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Online Minimax Q Network Learning for Two-Player Zero-Sum Markov Games 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2022, 卷号: 33, 期号: 3, 页码: 1228-1241
作者:  Zhu, Yuanheng;  Zhao, Dongbin
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Games  Nash equilibrium  Mathematical model  Markov processes  Convergence  Dynamic programming  Training  Deep reinforcement learning (DRL)  generalized policy iteration (GPI)  Markov game (MG)  Nash equilibrium  Q network  zero sum  
Optimal Feedback Control of Pedestrian Flow in Heterogeneous Corridors 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATION SCIENCE AND ENGINEERING, 2021, 卷号: 18, 期号: 3, 页码: 1097-1108
作者:  Zhu, Yuanheng;  Zhao, Dongbin;  He, Haibo
收藏  |  浏览/下载：175/0  |  提交时间：2021/08/15
Microscopy  Feedback control  Mathematical model  Data models  Dynamic programming  Psychology  Computational modeling  Adaptive dynamic programming (ADP)  heterogeneous corridors  macroscopic pedestrian dynamics  optimal feedback control  pedestrian flow