title: Improved multi-agent deep deterministic policy gradient method for class of applied multi-agent systems modeling problems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Малютин Евгений Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Malutin Evgenij Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Вальков Степан Дмитриевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Valkov Stepan Dmitrievic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Петросян Ованес Леонович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Petrosan Ovanes Leonovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:07:50Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:07:50Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 032611
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25728
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассматривается вопрос применения машинного обучения к мультиагентным системам. Предлагается усовершенствование одного из современных методов машинного обучения мультиагентных систем. На примере моделирования игры в футбол продемонстрирована эффективность предложенного усовершенствования.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This research explores applications of machine learning in multi-agent domains. We suggest a way to improve one of the modern multi-agent machine learning algorithms. We experimentally show the performance advantage of the improved approach.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Метод градиента политики
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Мультиагентные системы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Оптимизация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Policy gradient
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Multi-agent systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Improved multi-agent deep deterministic policy gradient method for class of applied multi-agent systems modeling problems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Улучшенный мультиагентный детерминированный метод градиента политики с глубоким обучением для класса задач прикладного мультиагентного моделирования
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Ulucsennyj_multiagentnyj_determinirovannyj_metod_gradienta_politiki_s_glubokim_obuceniem_dla_klassa_zadac_prikladnogo_multiagentnogo_modelirovania.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25728/1/Ulucsennyj_multiagentnyj_determinirovannyj_metod_gradienta_politiki_s_glubokim_obuceniem_dla_klassa_zadac_prikladnogo_multiagentnogo_modelirovania.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 1,49 MB