Multi-Agent Search under Uncertainty : Reactive and Deep Q-Learning Methods

Sprache: Englisch

Verlag: John Wiley & Sons Inc Nov 2026, 2026

1394418450 / 9781394418459

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Artikelbeschreibung vom Verkäufer

Neuware - Plan optimal multi-robot search paths despite imperfect sensor information When multiple robots must locate targets in presence of false positive and false negative detection errors, path planning becomes extraordinarily complex. Multi-Agent Search under Uncertainty addresses this challenge directly. Written by researchers with combined expertise spanning defense systems, applied mathematics, and machine learning, this book delivers both theoretical foundations in search and screening theory and ready-to-use algorithms for practical implementation. The book covers cooperative search and navigation methods for autonomous mobile agents operating with incomplete or noisy information. Readers learn how Deep Q-Learning enables robots to develop complex behaviors through trial-and-error interactions rather than pre-programmed instructions. Applications span search and rescue operations, military surveillance, environmental monitoring, and security systems. An accompanying website provides Python code for simulation practice. Key topics include: - Value-based Q-Learning methods where robots learn expected rewards for specific actions in given states under sensor uncertainty conditions - Multi-agent reinforcement learning approaches for swarm robotics where multiple robots learn cooperatively to accomplish collaborative search tasks - Deep reinforcement learning using neural networks to process high-dimensional sensory inputs and execute complex search and tracking behaviors - Algorithms for finding and tracking both stationary and moving targets while minimizing detection time despite false negative and positive readings - Theoretical contributions to search and screening theory alongside practical algorithms validated in autonomous robotic systems development Designed for graduate students and researchers in robotics and reinforcement learning, this book bridges advanced theory with practical application. Professional developers building autonomous systems will find algorithms tested in real-world robotic development.

Bestandsnummer des Verkäufers 9781394418459

Titel
Multi-Agent Search under Uncertainty : Reactive and Deep Q-Learning Methods
Autor
Irad Ben-Gal
Verlag
John Wiley & Sons Inc Nov 2026
Veröffentlichungsjahr
2026
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
1394418450
ISBN-13
9781394418459
Artikelgewicht
449 Gramm
Abmessungen
254x178x10 mm

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