Recent Advances In Learning Automata Format Broché

Recent Advances in Learning Automata - Saghiri, Ali Mohammad

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Présentation Recent Advances In Learning Automata Format Broché
- Livre Informatique

Livre Informatique - Saghiri, Ali Mohammad - 01/06/2019 - Broché - Langue : Anglais

Auteur(s) : Saghiri, Ali Mohammad - Meybodi, Mohammad Reza - Esnaashari, Mehdi - Vahidipour, Seyed Mehdi - Rezvanian, Alireza

Editeur : Springer International Publishing Ag

Langue : Anglais

Parution : 01/06/2019

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 480

Expédition : 721

Dimensions : 23.5 x 15.5 x 2.6

ISBN : 3319891820

Résumé :

This book collects recent theoretical advances and concrete applications of learning automata (LAs) in various areas of computer science, presenting a broad treatment of the computer science field in a survey style. Learning automata (LAs) have proven to be effective decision-making agents, especially within unknown stochastic environments. The book starts with a brief explanation of LAs and their baseline variations. It subsequently introduces readers to a number of recently developed, complex structures used to supplement LAs, and describes their steady-state behaviors. These complex structures have been developed because, by design, LAs are simple units used to perform simple tasks; their full potential can only be tapped when several interconnected LAs cooperate to produce a group synergy.

In turn, the next part of the book highlights a range of LA-based applications in diverse computer science domains, from wireless sensor networks, to peer-to-peer networks, to complex social networks, and finally to Petri nets. The book accompanies the reader on a comprehensive journey, starting from basic concepts, continuing to recent theoretical findings, and ending in the applications of LAs in problems from numerous research domains. As such, the book offers a valuable resource for all computer engineers, scientists, and students, especially those whose work involves the reinforcement learning and artificial intelligence domains.

Sommaire:
Learning automata theory.- Cellular learning automata.- Learning automata for wireless sensor networks.- Learning automata for cognitive Peer-to-peer networks.- Learning automata for Complex Social Networks.- Adaptive petri net based on learning automata.- Summary and future directions.

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