Titlebook: Reinforcement Learning; State-of-the-Art Marco Wiering,Martijn Otterlo Book 2012 Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2012 Artificial Intellig

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Matthijs T. J. Spaan me?baren Eigenschaften registriert hatten. Dafür gibt es ein fast legend?res Beispiel, das ich in Erinnerung rufen m?chte, n?mlich die berühmte Episode der Entdeckung des Neptun. Am Beginn des letzten Jahrhunderts hatten die Astronomen festgestellt, da? die Kreisbahn des Uranus nicht voll verstande

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Ann Nowé,Peter Vrancx,Yann-Micha?l De Hauwere me?baren Eigenschaften registriert hatten. Dafür gibt es ein fast legend?res Beispiel, das ich in Erinnerung rufen m?chte, n?mlich die berühmte Episode der Entdeckung des Neptun. Am Beginn des letzten Jahrhunderts hatten die Astronomen festgestellt, da? die Kreisbahn des Uranus nicht voll verstande

祖?zhèn)髫?cái)產(chǎn)

培養(yǎng)

Book 2012or finding optimal behaviors for challenging problems in control, optimization and adaptive behavior of intelligent agents. As a field, reinforcement learning has progressed tremendously in the past decade..The main goal of this book is to present an up-to-date series of survey articles on the main

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Sample Complexity Bounds of Explorationo unify most existing model-based PAC-MDP algorithms for various subclasses of Markov decision processes.We also compare the sample-complexity framework to alternatives for formalizing exploration efficiency such as regret minimization and Bayes optimal solutions.

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Evolutionary Computation for Reinforcement Learninging methods for evolving neural-network topologies and weights, hybrid methods that also use temporal-difference methods, coevolutionary methods for multi-agent settings, generative and developmental systems, and methods for on-line evolutionary reinforcement learning.