Deep Multi-Agent Reinforcement Learning : Algorithms, Cooperation, Competition, Communication Learning, Graph Neural Networks, and Large-Scale Multi-Agent Decision Making
Idioma: inglés
Editorial: Amazon Digital Services LLC - Kdp Jul 2026, 2026
- Tapa blanda
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Neuware - Your first multi-agent RL project will teach you a hard truth: everything you know about single-agent training breaks the moment a second learner enters the room.Non-stationarity sets in. Rewards stop meaning what you think they mean. And the fixes that worked for a single policy quietly make things worse.This is the book for engineers and researchers who already know single-agent RL and are ready for what comes next - written by a practitioner who's built coordinating robot fleets, adversarial trading agents, and cooperating LLM agent teams, and who still remembers exactly where it went wrong the first time.Inside, you'll learn: - Why non-stationarity is the real enemy of MARL - and how to design around it- How to formulate state, observation, action, and reward before you write training code (the highest-leverage decision in any MARL project)- Cooperative methods: value decomposition (VDN, QMIX), credit assignment, and learned communication- Competitive methods: self-play, opponent modeling, exploitability, and why average return lies to you- Scaling to dozens or hundreds of agents without training collapsing- Graph neural networks, mean-field methods, and attention-based communication architectures- Real deployment: sim-to-real transfer, robotics, swarms, and multi-agent LLM systems- Where the field is still unsolved - continual learning, human-AI teams, and multi-agent alignmentWritten in first person, with real mistakes included, not just the theory that made it into the papers. Every chapter builds a working intuition, then shows you exactly how it fails in practice - so you find out in the book, not three weeks into a training run.If you've trained a MARL system, watched it behave strangely, and wanted to know why - this book is for you. …
N° de ref. del artículo 9798185265246
- Título
- Deep Multi-Agent Reinforcement Learning : Algorithms, Cooperation, Competition, Communication Learning, Graph Neural Networks, and Large-Scale Multi-Agent Decision Making
- Autor
- Julian Stonemere
- Editorial
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Jul 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798185265246
- Peso del artículo
- 458 gramos
- Dimensiones
- 254x178x14 mm
Non-stationarity sets in. Rewards stop meaning what you think they mean. And the fixes that worked for a single policy quietly make things worse.
This is the book for engineers and researchers who already know single-agent RL and are ready for what comes next — written by a practitioner who's built coordinating robot fleets, adversarial trading agents, and cooperating LLM agent teams, and who still remembers exactly where it went wrong the first time.
Inside, you'll learn:
- Why non-stationarity is the real enemy of MARL — and how to design around it
- How to formulate state, observation, action, and reward before you write training code (the highest-leverage decision in any MARL project)
- Cooperative methods: value decomposition (VDN, QMIX), credit assignment, and learned communication
- Competitive methods: self-play, opponent modeling, exploitability, and why average return lies to you
- Scaling to dozens or hundreds of agents without training collapsing
- Graph neural networks, mean-field methods, and attention-based communication architectures
- Real deployment: sim-to-real transfer, robotics, swarms, and multi-agent LLM systems
- Where the field is still unsolved — continual learning, human-AI teams, and multi-agent alignment
If you've trained a MARL system, watched it behave strangely, and wanted to know why — this book is for you.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
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Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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