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正版新书]人工智能算法在博弈理论和实践中的应用邓小铁、李文新
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第1部分 非完全信息博弈动力学
第1章 近似纳什均衡算法进展
1.1 引言
1.2 定义和符号
1.3 算法
1.4 3种方法的紧实例
1.5 生成紧实例
1.6 Deligkas-Fasoulakis-Markakis算法的紧性
1.7 实验分析
1.8 本章总结与讨论
第2章 计算一般和随机博弈中马尔可夫完美均衡的复杂性
2.1 引言
2.1.1 直观理解和主要方法概述
2.1.2 相关工作
2.2 定义和主要定理
2.3 关于马尔可夫精炼均衡的存在性
2.4 近似保证
2.5 本章总结与讨论
第3章 区块链中的矿池挖矿均衡
3.1 引言
3.2 研究背景及相关工作
3.3 远见挖矿策略
3.4 策略收益分析
3.5 挖矿博弈与均衡
3.5.1 策略空间
3.5.2 期望收益函数
3.5.3 均衡刻画
3.6 模拟实验
3.6.1 远见挖矿与自私挖矿对比实验
3.6.2 最优远见挖矿实验
3.6.3 均衡可视化
3.7 本章总结与讨论
第4章 赞助搜索拍卖中的私有数据操纵
4.1 引言
4.2 模型
4.2.1 单参数环境
4.2.2 私有数据操纵博弈
4.3 私有数据操纵模型中拍卖等价性
4.3.1 Myerson拍卖
4.3.2 Mye和GFP之间的等价性
4.4 赞助搜索拍卖中的等效性
4.4.1 先验无关拍卖
4.4.2 赞助搜索拍卖中的PDM博弈
4.5 本章总结与讨论
第2部分 信息论方法
第5章 基于信息论的最优赛制设计
5.1 引言
5.2 预备知识
5.3 量化观众的惊喜和对感知质量的关系
5.3.1 数据收集方式
5.3.2 原始数据和初步结果
5.3.3 主要结论
5.4 在“答题竞赛”中设计最优“游戏改变者”
5.4.1 游戏模型
5.4.2 技术概览
5.4.3 结果简述
5.4.4 技术细节
5.5 在“魁地奇”中设计最优“游戏改变者”
5.5.1 游戏模型
5.5.2 技术概览
5.5.3 结果简述
5.5.4 技术细节
5.6 在MOBA游戏中设计最优“游戏改变者”
5.6.1 游戏模型
5.6.2 参数选择
5.6.3 数值求解
5.7 本章总结与讨论
第3部分 非完全信息博弈算法实践方法论
第6章 游戏作为博弈算法实践的试验场
6.1 引言
6.2 游戏的分类与性质
6.3 游戏建模方法
6.3.1 强化学习
6.3.2 博弈论
6.4 游戏AI研究平台
6.5 本章总结与讨论
第7章 游戏中的智能决策算法
7.1 引言
7.2 基于先验知识的算法
7.3 基于规划的算法
7.3.1 启发式搜索
7.3.2 博弈搜索
7.3.3 MCTS及其变种
7.3.4 基于CFR的规划算法
7.4 基于学习的算法
7.4.1 进化算法
7.4.2 监督学习
7.4.3 强化学习
7.4.4 多智能体学习算法
7.5 本章总结与讨论
第8章 游戏智能决策算法系统的案例分析
8.1 引言
8.2 围棋
8.3 德州扑克
8.4 麻将
8.5 斗地主
8.6 MOBA游戏
8.7 本章总结与讨论
第9章 游戏智能决策框架和范式
9.1 引言
9.2 通用框架
9.2.1 AlphaGo框架
9.2.2 CFR框架
9.2.3 DRL框架
9.2.4 未来趋势
9.3 算法差异与游戏性质
9.3.1 自对弈策略
9.3.2 非完美信息
9.3.3 异质智能体
9.4 本章总结与讨论
参考文献
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