文献
J-GLOBAL ID:202202221649392979
整理番号:22A0828765
強化学習に基づく異種マルチエージェントシステムのための最適ロバスト形成制御【JST・京大機械翻訳】
Optimal robust formation control for heterogeneous multi-agent systems based on reinforcement learning
著者 (4件):
Yan Bing
(School of Electrical and Electronic Engineering, The University of Adelaide, Adelaide, South Australia, Australia)
,
Shi Peng
(School of Electrical and Electronic Engineering, The University of Adelaide, Adelaide, South Australia, Australia)
,
Lim Cheng-Chew
(School of Electrical and Electronic Engineering, The University of Adelaide, Adelaide, South Australia, Australia)
,
Shi Zhiyuan
(School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, P.R. China)
資料名:
International Journal of Robust and Nonlinear Control
(International Journal of Robust and Nonlinear Control)
巻:
32
号:
5
ページ:
2683-2704
発行年:
2022年
JST資料番号:
W0520A
ISSN:
1049-8923
CODEN:
IJRCEA
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)