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  • 正版 多机器人之间的博弈论 蔡则苏[等]编著 哈尔滨工业大学出版
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    • 作者: 蔡则苏[等]编著著 | 蔡则苏[等]编著编 | 蔡则苏[等]编著译 | 蔡则苏[等]编著绘
    • 出版社: 哈尔滨工业大学出版社
    • 出版时间:2021-07-01
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    • 作者: 蔡则苏[等]编著著| 蔡则苏[等]编著编| 蔡则苏[等]编著译| 蔡则苏[等]编著绘
    • 出版社:哈尔滨工业大学出版社
    • 出版时间:2021-07-01
    • 版次:1
    • 字数:313000
    • 页数:233
    • 开本:其他
    • ISBN:9787560393087
    • 版权提供:哈尔滨工业大学出版社
    • 作者:蔡则苏[等]编著
    • 著:蔡则苏[等]编著
    • 装帧:精装
    • 印次:暂无
    • 定价:88.00
    • ISBN:9787560393087
    • 出版社:哈尔滨工业大学出版社
    • 开本:其他
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-07-01
    • 页数:233
    • 外部编号:11689749
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    第1章绪论

    1.1背景与意义

    1.2自主导航综述

    1.3地图创建

    1.4基于多机器人协作的路径探索综述

    1.5多机器人追捕问题研究综述

    1.6博弈论概述

    1.7本章小结

    第2章基于混合地图的多机器人协作探索环境

    2.1 引言

    2.2单机器人概率地图创建

    2.3实时拓扑地图的创建方法

    2.4基于混合地图的多机器人协作环境探索

    2.5基于市场法的多机器人协作探索实验

    2.6本章小结

    第3章多机器人协作SLAM

    3.1引言

    3.2SLAM的基础知识

    3.3机器人位姿表示

    3.4多机器人协作SLAM概述

    3.5本章小结

    第4章基于AGRMF-NN的多机器人任务分配算法

    4.1引言

    4.2 AGRMF特征向量

    4.3AGRMF-NN结构

    4.4 AGRMF-NN的学习方法A “

    4.5基干AGRMF-NN的任务分配算法的具体流程

    4.6实验结果及分析

    4.7本章小结

    第5章基于深度强化学习的多机器人协作SLAM算法

    5.1 引言

    5.2深度强化学习算法介绍

    5.3 MAS-DQN介绍·

    5.4基于MAS-DQN的协作子地图修正

    5.5基于 MAS-DQN的多机器人协作SLAM算法流程

    5.6实验结果与分析

    5.7本章小结

    第6章多机器人追捕博弈问题中追逃约束条件研究

    6.1引言

    6.2两人追逃博弈问题描述

    6.3多机器人追逃博弈成功追捕的约束条件

    6.4满足约束条件下的“贪婪最优”追捕策略

    6.5实验及分析

    6.6本章小结

    第7章基于快速推进法的多机器人分层追捕博弈算法

    7.1引言

    7.2基于量子最小化博弈的多机器人追逃问题

    7.3多机器人追捕微分博弈算法

    7.4基于快速推进法的分层追捕算法

    7.5实验及分析

    7.6本章小结

    第8章复杂障碍物下的多机器人协作追捕算法研究

    8.1 引言

    8.2改进的基于运动图式的多机器人追捕策略

    8.3基于遗传算法的模糊强化学习追捕策略

    8.4本章小结

    参考文献

    名词索引

    以智能机器人为智能体载体的多机器人系统一直被广泛应用于军事、农业、勘测、救援、交通等涉及国家关键产业及人类的日常生活中,具有十分重要的研究意义。其中,追逃问题本质上是多机器人之间有限理性的多局中人的博弈问题,也是研究多机器人系统中机器人之间竞争与合作的典型平台。本书的主要内容包括引言,基于混合地图的多机器人协作探索环境,多机器人协作SLAM、基于AGRMF一NN的多机器人任务分配算法、基于深度强化学习的多机器人协作SLAM算法,多机器人追捕博弈问题中追逃约束条件研究、基于快速推进法的多机器人分层追捕算法、复杂障碍物下的多机器人协作追捕算法研究等。

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