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Game-Theoretic Learning and Distributed Optimization in Memoryless Multi-Agent Systems - Tatiana Tatarenko - cover

LIBRO INGLESE

Game-Theoretic Learning and Distributed Optimization in Memoryless Multi-Agent Systems

Name: Game-Theoretic Learning and Distributed Optimization in Memoryless Multi-Agent Systems
Price: 64.10 EUR
Availability: InStock
Author: Tatiana Tatarenko
ISBN: 3319654780

di Tatiana Tatarenko (Autore)

Springer International Publishing AG, 2017

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Descrizione

This book presents new efficient methods for optimization in realistic large-scale, multi-agent systems. These methods do not require the agents to have the full information about the system, but instead allow them to make their local decisions based only on the local information, possibly obtained during communication with their local neighbors. The book, primarily aimed at researchers in optimization and control, considers three different information settings in multi-agent systems: oracle-based, communication-based, and payoff-based. For each of these information types, an efficient optimization algorithm is developed, which leads the system to an optimal state. The optimization problems are set without such restrictive assumptions as convexity of the objective functions, complicated communication topologies, closed-form expressions for costs and utilities, and finiteness of the system’s state space.

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Dettagli

Autore:

Tatiana Tatarenko

Editore:

Springer International Publishing AG

Anno:

2017

Rilegatura:

Hardback

Pagine:

171 p.

Testo in English

Dimensioni:

235 x 155 mm

EAN:

9783319654782

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