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強化學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一種重要學(xué)習(xí)手段，是一種從環(huán)境狀態(tài)到行為映射的學(xué)習(xí)方式，是實現(xiàn)智能系統(tǒng)具有自適應(yīng)能力、自學(xué)習(xí)能力的重要途徑。本書以強化學(xué)習(xí)算法與多機器人系統(tǒng)的結(jié)合為主要背景，介紹了主要的強化學(xué)習(xí)算法模型，討論了它們的原理和優(yōu)缺點；本書針對多機器人協(xié)作，從實際應(yīng)用問題的角度分析，指出了局部性、不確定性和自組

本書系統(tǒng)闡述了智能算法在波束形成設(shè)計、波達方向估計與聲源定位中的應(yīng)用。全書分三篇，共11章，主要涉及仿人智能算法、仿生物進化智能算法、群體智能優(yōu)化算法和深度學(xué)習(xí)等的原理、方法及實現(xiàn)框架，寬帶波束形成、穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成、混響背景下波束形成的設(shè)計原理與方法，以及寬帶信號波達方向估計與近場聲源定位算法，也給出了智能算法在波

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