Zobrazeno 1 - 10
of 53
pro vyhledávání: '"Ali H"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Transactions on Automatic Control. 66:1497-1512
This article develops a fully decentralized multiagent algorithm for policy evaluation. The proposed scheme can be applied to two distinct scenarios. In the first scenario, a collection of agents have distinct datasets gathered by following different
Autor:
Ali H. Sayed, Sulaiman A. Alghunaim
Publikováno v:
IEEE Transactions on Automatic Control. 65:175-190
This paper develops an effective distributed strategy for the solution of constrained multiagent stochastic optimization problems with coupled parameters across the agents. In this formulation, each agent is influenced by only a subset of the entries
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Transactions on Automatic Control. 60:1260-1274
We apply diffusion strategies to develop a fully-distributed cooperative reinforcement learning algorithm in which agents in a network communicate only with their immediate neighbors to improve predictions about their environment. The algorithm can a