Interactions in Multiagent Systems: Fairness, Social Optimality and Individual Rationality (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG, Berlin, 2016
- Primera edición
- Tapa dura
- Nuevo

Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
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Hardcover. Thisbook mainly aims at solving the problems in both cooperative and competitivemulti-agent systems (MASs), exploring aspects such as how agents caneffectively learn to achieve the shared optimal solution based on their localinformation and how they can learn to increase their individual utility byexploiting the weakness of their opponents. The book describes fundamental andadvanced techniques of how multi-agent systems can be engineered towards thegoal of ensuring fairness, social optimality, and individual rationality; awide range of further relevant topics are also covered both theoretically andexperimentally. The book will be beneficial to researchers in the fields ofmulti-agent systems, game theory and artificial intelligence in general, as wellas practitioners developing practical multi-agent systems. Thisbook mainly aims at solving the problems in both cooperative and competitivemulti-agent systems (MASs), exploring aspects such as how agents caneffectively learn to achieve the shared optimal solution based on their localinformation and how they can learn to increase their individual utility byexploiting the weakness of their opponents. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9783662494684
- Título
- Interactions in Multiagent Systems: Fairness, Social Optimality and Individual Rationality (Hardcover)
- Autor
- Jianye Hao
- Editorial
- Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG, Berlin
- Año de publicación
- 2016
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 366249468X
- ISBN 13
- 9783662494684
- Edición
- 1ª Edición
This book mainly aims at solving the problems in both cooperative and competitive multi-agent systems (MASs), exploring aspects such as how agents can effectively learn to achieve the shared optimal solution based on their local information and how they can learn to increase their individual utility by exploiting the weakness of their opponents. The book describes fundamental and advanced techniques of how multi-agent systems can be engineered towards the goal of ensuring fairness, social optimality, and individual rationality; a wide range of further relevant topics are also covered both theoretically and experimentally. The book will be beneficial to researchers in the fields of multi-agent systems, game theory and artificial intelligence in general, as well as practitioners developing practical multi-agent systems.
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