Second International Conference, DAI 2020, Nanjing, China, October 24–27, 2020, Proceedings / Taylor, Matthew E. ; Yu, Yang ; Elkind, Edith ; Gao, Yang  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Second International Conference, DAI 2020, Nanjing, China, October 24–27, 2020, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Taylor, Matthew E., ; Yu, Yang, ; Elkind, Edith, ; Gao, Yang, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: IX, 141 p. 5 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-64096-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial  Computadoras  Propósitos especiales  Software de la aplicacion  Ordenadores  Red de computadoras  Informática  Estadistica matematica  Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Entornos informáticos  Redes de comunicación informática  Probabilidad y Estadística en Informática Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la Segunda Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial Distribuida, DAI 2020, celebrada en Nanjing, China, en octubre de 2020. Los 9 artículos completos presentados en este libro fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 22 presentaciones. DAI tiene como objetivo reunir a investigadores y profesionales internacionales en áreas relacionadas, incluida la IA general, los sistemas multiagente, el aprendizaje distribuido, la teoría de juegos computacionales, etc., para proporcionar un foro único, de alto perfil y de renombre internacional para la investigación en la teoría y la práctica de la tecnología distribuida. AI. Debido a la pandemia de Corona, este evento se llevó a cabo virtualmente. Nota de contenido: Parallel Algorithm for Nash Equilibrium in Multiplayer Stochastic Games with Application to Naval Strategic Planning -- LAC-Nav: Collision-Free Multiagent Navigation Based on The Local ActionCells -- MGHRL: Meta Goal-generation for Hierarchical Reinforcement Learning -- D3PG: Decomposed Deep Deterministic Policy Gradient for Continuous Control -- Lyapunov-Based Reinforcement Learning for Decentralized Multi-Agent Control -- Hybrid Independent Learning in Cooperative Markov Games -- Efficient Exploration By Novelty-Pursuit -- Context-aware Multi-Agent Coordination with Loose Couplings and Repeated Interaction -- Battery Management for Automated Warehouses via Deep Reinforcement Learning. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Second International Conference, DAI 2020, Nanjing, China, October 24–27, 2020, Proceedings [documento electrónico] / Taylor, Matthew E., ; Yu, Yang, ; Elkind, Edith, ; Gao, Yang,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2020 . - IX, 141 p. 5 ilustraciones. ISBN : 978-3-030-64096-5 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial  Computadoras  Propósitos especiales  Software de la aplicacion  Ordenadores  Red de computadoras  Informática  Estadistica matematica  Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Entornos informáticos  Redes de comunicación informática  Probabilidad y Estadística en Informática Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la Segunda Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial Distribuida, DAI 2020, celebrada en Nanjing, China, en octubre de 2020. Los 9 artículos completos presentados en este libro fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 22 presentaciones. DAI tiene como objetivo reunir a investigadores y profesionales internacionales en áreas relacionadas, incluida la IA general, los sistemas multiagente, el aprendizaje distribuido, la teoría de juegos computacionales, etc., para proporcionar un foro único, de alto perfil y de renombre internacional para la investigación en la teoría y la práctica de la tecnología distribuida. AI. Debido a la pandemia de Corona, este evento se llevó a cabo virtualmente. Nota de contenido: Parallel Algorithm for Nash Equilibrium in Multiplayer Stochastic Games with Application to Naval Strategic Planning -- LAC-Nav: Collision-Free Multiagent Navigation Based on The Local ActionCells -- MGHRL: Meta Goal-generation for Hierarchical Reinforcement Learning -- D3PG: Decomposed Deep Deterministic Policy Gradient for Continuous Control -- Lyapunov-Based Reinforcement Learning for Decentralized Multi-Agent Control -- Hybrid Independent Learning in Cooperative Markov Games -- Efficient Exploration By Novelty-Pursuit -- Context-aware Multi-Agent Coordination with Loose Couplings and Repeated Interaction -- Battery Management for Automated Warehouses via Deep Reinforcement Learning. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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