logo móvil
Contáctanos

Sistema multiagente basado en aprendizaje profundo por refuerzo con marco avanzado actor-crítico para entorno complejo

Autores: Cui, Zihao; Deng, Kailian; Zhang, Hongtao; Zha, Zhongyi; Jobaer, Sayed

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

Descargar PDF

Acceso abierto

Artículo científico
2025

Sistema multiagente basado en aprendizaje profundo por refuerzo con marco avanzado actor-crítico para entorno complejo


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Desarrollo
Inteligencia artificial
Agentes de juego
Aprendizaje profundo por refuerzo
Algoritmos de DRL
Multiagente

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 21

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El desarrollo de agentes de juego de inteligencia artificial (IA) que utilizan algoritmos de aprendizaje profundo por refuerzo (DRL) para procesar información visual para la toma de decisiones ha surgido como un enfoque clave de investigación tanto en la academia como en la industria.

Otros recursos que podrían interesarte

Temas Virtualpro