目次
第１部 マルチエージェントと学習（エージェント；マルチエージェントシステム；学習メカニズム）
第２部 研究事例（分散学習：個体レベルの適応；協調学習：グループレベルの適応；社会的学習：組織レベルの適応）
第３部 課題と展望（マルチエージェント学習の難しさ；マルチエージェント学習の設計論に向けて）
著者等紹介
高玉圭樹［タカダマケイキ］
１９９３年立命館大学理工学部情報工学科卒業。１９９５年京都大学大学院工学研究科修士課程修了（応用システム科学専攻）。１９９５年全日本空輸株式会社勤務。１９９８年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了（先端学際工学専攻）。博士（工学）。１９９８年ＡＴＲ（国際電気通信基礎技術研究所）勤務。２００２年東京工業大学講師。現在に至る
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感想・レビュー
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センケイ (線形)
1
かなりオムニバスに書かれていて、個別の数式に深入りするよりは、幅広く全体を知るのに最適、という印象。あるいは一定の定式化が難しく、そもそも多様なアプローチが混じり合う分野なのかもしれない。いずれにせよ、その先に広がる広大な領域に繋がる入り口として、楽しんで読んだ。確かに、強化学習の説明としても、最近出ている強化学習に特化した本と比べて、分かりやすくまとまってるかもしれない。2017/02/26
Wisdom
0
実は強化学習の基礎的な話がかなり丁寧に書かれている． 強化学習を解説する和書は少ないので貴重な一冊．
z_nwd
0
かなり参考にさせていただいた記憶があります。2016/04/11
kk
0
読了．関係のあるところだけ．2019/06/24
skyman book
0
他の方の感想にもあるように、強化学習の解説が丁寧で、わかりやすい。マルチエージェントの環境ならではの課題などについても整理されており、学習を難しくする要素について理解が進んだ。2019/04/27
