Научные труды и учебные материалы. От конкретного вопроса — к книге и собственному маршруту обучения.
Карта областей знаний · Математика: 51 тема и 235 книг
Учебное издание в тематической подборке «Теория игр». Имена в источнике: Steven Tadelis. Библиографическая карточка создана по mathematics-roadmap. Внутри одной темы книги могут дополнять или заменять друг друга; выбор зависит от подготовки читателя. Конкретное издание и его выходные данные требуют уточнения.
Учебное издание в тематической подборке «Теория игр». Имена в источнике: Shaun P. Hargreaves Heap, Yanis Varoufakis. Библиографическая карточка создана по mathematics-roadmap. Внутри одной темы книги могут дополнять или заменять друг друга; выбор зависит от подготовки читателя. Конкретное издание и его выходные данные требуют уточнения.
Учебное издание в тематической подборке «Теория игр». Имена в источнике: Herbert Gintis. Библиографическая карточка создана по mathematics-roadmap. Внутри одной темы книги могут дополнять или заменять друг друга; выбор зависит от подготовки читателя. Конкретное издание и его выходные данные требуют уточнения.
Учебное издание в тематической подборке «Теория игр». Имена в источнике: Joel Watson. Библиографическая карточка создана по mathematics-roadmap. Внутри одной темы книги могут дополнять или заменять друг друга; выбор зависит от подготовки читателя. Конкретное издание и его выходные данные требуют уточнения.
Руководство по простым агентным эволюционным моделям. Для описания взаимодействий используется эволюционная теория игр, а для реализации — среда NetLogo. Карточка ведёт к оригинальному учебному материалу; полный текст на Libreta не размещён.
Вводный курс теории игр для студентов нематематических специальностей. Использует игровые ситуации и приложения к социальным, политическим и экономическим вопросам. Карточка ведёт к оригинальному учебному материалу; полный текст на Libreta не размещён.
Учебник соединяет обучение с подкреплением с моделями взаимодействия нескольких агентов. Рассматривает теоретические основания, алгоритмические подходы и трудности обучения в изменяющейся многоагентной среде. Оригинальное название: Multi-Agent Reinforcement Learning: Foundations and Modern Approaches. Здесь представлена библиографическая карточка; полный текст не перепубликуется.