Reinforcement learning technique is

Reinforcement learning technique is a promising technique for
dealing with the coexistence of multi-agents, but the mathematical
framework justifies that it is inappropriate for multi-agents
environment. In this article, we will extend these multi-agent
learning techniques to our proposed Markovian Game-Theoretic
Modeling Framework. However, here we first review the Markovian
Decision Process, which is highly related to a Markovian
Game

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรียนรู้เทคนิคการเสริมแรงเป็นเทคนิคสัญญาสำหรับการจัดการกับการอยู่ร่วมกันของตัวแทนหลาย แต่ในทางคณิตศาสตร์กรอบการปรับตำแหน่งที่ว่าไม่เหมาะสมสำหรับหลายสภาพแวดล้อม ในบทความนี้ เราจะขยายตัวแทนเหล่านี้หลายเรียนรู้เทคนิคการให้ของเราเสนอ Markovian เกมสดกรอบงานการสร้างโมเดล อย่างไรก็ตาม นี่เราครั้งแรกตรวจ Markovianกระบวนการตัดสินใจ ซึ่งจะเกี่ยวข้องกับการ Markovian สูงเกม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เทคนิคการเรียนรู้การเสริมแรงเป็นเทคนิคที่มีแนวโน้มสำหรับ
การจัดการกับการอยู่ร่วมกันของตัวแทนหลาย แต่คณิตศาสตร์
กรอบ justifies ว่ามันไม่เหมาะสมสำหรับหลายตัวแทน
สภาพแวดล้อม ในบทความนี้เราจะขยายตัวแทนหลายเหล่านี้
เทคนิคการเรียนรู้ที่จะนำเสนอเกมมาร์คอฟทฤษฎีของเรา
สร้างแบบจำลองกรอบ แต่ที่นี่ครั้งแรกที่เราตรวจสอบมาร์คอฟ
กระบวนการตัดสินใจซึ่งเป็นอย่างสูงที่เกี่ยวข้องกับมาร์คอฟ
เกม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเสริมแรงการเรียนรู้เทคนิคเป็นเทคนิคสำหรับสัญญาการจัดการกับการอยู่ร่วมกันของหลายตัวแทน แต่คณิตศาสตร์กรอบการอธิบายว่ามันไม่เหมาะสมสำหรับหลายตัวแทนสิ่งแวดล้อม ในบทความนี้เราจะขยายแบบจำลองชนิดหลายตัวแทนเหล่านี้เรียนรู้เทคนิคการนำเสนอทฤษฎี markovian เกมของเราแบบกรอบ แต่ที่นี่เราตรวจสอบ markovianกระบวนการตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับ markovian เป็นอย่างสูงเกม