MOO-MDP: an Object-Oriented Representation for Cooperative Multiagent Reinforcement Learning (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: COSTA, ANNA HELENA REALI - EP ; SILVA, FELIPE LENO DA - EP ; GLATT, RUBEN - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PCS
- DOI: 10.1109/TCYB.2017.2781130
- Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: IEEE Transactions on Cybernetics
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 49 ,n. 2, p.567-579, 2019
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
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-
ABNT
SILVA, Felipe Leno da e REALI COSTA, Anna Helena e GLATT, Ruben. MOO-MDP: an Object-Oriented Representation for Cooperative Multiagent Reinforcement Learning. IEEE Transactions on Cybernetics, v. 49 , n. 2, p. 567-579, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TCYB.2017.2781130. Acesso em: 09 abr. 2026. -
APA
Silva, F. L. da, Reali Costa, A. H., & Glatt, R. (2019). MOO-MDP: an Object-Oriented Representation for Cooperative Multiagent Reinforcement Learning. IEEE Transactions on Cybernetics, 49 ( 2), 567-579. doi:10.1109/TCYB.2017.2781130 -
NLM
Silva FL da, Reali Costa AH, Glatt R. MOO-MDP: an Object-Oriented Representation for Cooperative Multiagent Reinforcement Learning [Internet]. IEEE Transactions on Cybernetics. 2019 ; 49 ( 2): 567-579.[citado 2026 abr. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCYB.2017.2781130 -
Vancouver
Silva FL da, Reali Costa AH, Glatt R. MOO-MDP: an Object-Oriented Representation for Cooperative Multiagent Reinforcement Learning [Internet]. IEEE Transactions on Cybernetics. 2019 ; 49 ( 2): 567-579.[citado 2026 abr. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCYB.2017.2781130 - Object-oriented reinforcement learning in cooperative multiagent domains
- Towards knowledge transfer in deep reinforcement learning
- An advising framework for multiagent reinforcement learning systems
- Simultaneously learning and advising in multiagent reinforcement learning
- Building self-play curricula online by playing with expert agents in adversarial games
- Autonomously reusing knowledge in multiagent reinforcement learning
- Object-oriented curriculum generation for reinforcement learning
- Towards zero-shot autonomous inter-task mapping through object-oriented task description
- Accelerating multiagent reinforcement learning through transfer learning
- Methods and algorithms for knowledge reuse in multiagent reinforcement learning
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| Tipo | Nome | Link | |
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Reali_Costa-2019-MOO-MDP_... |
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