Thomas Gabel (18 results)

Condition: Very Good. Lars Gabel (illustrator). FRENCH édition -légères marques de lecture et/ou de stockage mais du reste en très bon état - Expédition sous blister dans une enveloppe matelassée depuis la France. 21x14x2cm. 2015. Broché. 176 pages. Very Good.

hardcover. 1160 Seiten; (Lager 90) 2C63C4200066 Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 3.

Condition: Neuf.

Taschenbuch. Condition: Neu. Learning in Cooperative Multi-Agent Systems | Distributed Reinforcement Learning Algorithms and their Application to Scheduling Problems | Thomas Gabel | Taschenbuch | 192 S. | Deutsch | 2009 | Südwestdeutscher Verlag für Hochschulschriften | EAN 9783838110363 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Condition: New. pp. 208.

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Condition: Gut. 1. 1168 S. Innerhalb Deutschlands Versand je nach Größe/Gewicht als Großbrief bzw. Bücher- und Warensendung mit der Post oder per DHL. Rechnung mit MwSt.-Ausweis liegt jeder Lieferung bei. Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 1580 Gebundene Ausgabe, Maße: 16.8 cm x 6 cm x 23.6 cm.

gebundene Ausbage, 1143 Seiten : Illustrationen, Karten ; 24 cm, Papier-Einband leicht bestossen, sonst sehr gutes Ex. Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 2000.

Deutsche Erstausgabe. Insgesamt 1143 Seiten und 16 ungezählte Seiten, sowie mit zahlreichen Abbildungen und grafischen Darstellungen und Übersichtskarten, in Anhang: Anmerkungen, Währungsangaben, Verzeichnis der Karten und Schlachtenpläne, Literaturverzeichnis und Personenverzeichnis. Inhalt: Der Dreißigjährige Krieg, eine Gesamtdarstellung; Vorgeschichte; das europaweite Panorama; eine breite Schilderung des Kriegsgeschehens; der Westfälische Krieg und seine Folgen; Kurzporträts der politischen und militärischen Akteure, auch das Schicksal der gewöhnlichen Soldaten und Zivilisten. Ein opus magnum im besten Sinn. Auf absehbare Zeit das Standardwerk zum Thema. Ein monumentales Geschichtswerk von beeindruckender Breite und erzählerischer Wucht. Besser kann man Geschichte nicht erzählen, einfach grandios. (New Statesman). Der Verfasser Peter Hamish Wilson (* 1963) ist ein britischer Historiker. Seit 2015 ist er Inhaber des Chichele-Lehrstuhls für Kriegsgeschichte am All Souls College der University of Oxford. Zustand: Schutzumschlag minimal berieben, Ecken und Kanten kaum bestoßen. Innen: Sehr sauber und tadellos erhalten, neuwertig! Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 1468 Gr.8°(Groß- Oktav- Format bis 25 cm.) Original Papp- Einband mit illustriertem Original Schutzumschlag, roter Bauchbinde und Lesebändchen.

gebundene Ausgabe mit SU. Condition: Gut. 879 Seiten, 32 ungezählte Seiten Tafeln : Illustrationen ; 24 cm guter, sauberer Zustand, keine Lesespuren Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 1248.

Festeinband. Condition: Sehr gut. 1143 Seiten : Illustrationen, Karten ; 24 cm Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 1468.

Hardcover. Condition: Sehr gut. 123 Das Buch versammelt neue Texte verschiedener Autoren, die sich mit Fragen rund um die Zukunft, Berufswahl und Lebensfragen junger Menschen beschäftigen. Jeder Autor bietet eine einzigartige Perspektive, die den Lesern Denkanstöße und Ermutigung gibt. Zustand: Einband mit geringfügigen Gebrauchsspuren, insgesamt SEHR GUTER Zustand! HC1-467-8/8-00728245 Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 331.

hardcover. Condition: Gut. 912 Seiten; 9783806240085.3 Gewicht in Gramm: 2.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -In a distributed system, a number of individually acting agents coexist. In order to achieve a common goal, coordinated cooperation between the agents is crucial. Many real-world applications are well-suited to be formulated in terms of spatially or functionally distributed entities. Job-shop scheduling represents one such application. Multi-agent reinforcement learning (RL) methods allow for automatically acquiring cooperative policies based solely on a specification of the desired joint behavior of the whole system. However, the decentralization of the control and observation of the system among independent agents has a significant impact on problem complexity. The author Thomas Gabel addresses the intricacy of learning and acting in multi-agent systems by two complementary approaches. He identifies a subclass of general decentralized decision-making problems that features provably reduced complexity. Moreover, he presents various novel model-free multi-agent RL algorithms that are capable of quickly obtaining approximate solutions in the vicinity of the optimum. All algorithms proposed are evaluated in the scope of various established scheduling benchmark problems. 192 pp. Deutsch.

Condition: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. In a distributed system, a number of individually acting agents coexist. In order to achieve a common goal, coordinated cooperation between the agents is crucial. Many real-world applications are well-suited to be formulated in terms of spatially or functio.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -In a distributed system, a number of individually acting agents coexist. In order to achieve a common goal, coordinated cooperation between the agents is crucial. Many real-world applications are well-suited to be formulated in terms of spatially or functionally distributed entities. Job-shop scheduling represents one such application. Multi-agent reinforcement learning (RL) methods allow for automatically acquiring cooperative policies based solely on a specification of the desired joint behavior of the whole system. However, the decentralization of the control and observation of the system among independent agents has a significant impact on problem complexity. The author Thomas Gabel addresses the intricacy of learning and acting in multi-agent systems by two complementary approaches. He identifies a subclass of general decentralized decision-making problems that features provably reduced complexity. Moreover, he presents various novel model-free multi-agent RL algorithms that are capable of quickly obtaining approximate solutions in the vicinity of the optimum. All algorithms proposed are evaluated in the scope of various established scheduling benchmark problems.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 192 pp. Deutsch.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - In a distributed system, a number of individually acting agents coexist. In order to achieve a common goal, coordinated cooperation between the agents is crucial. Many real-world applications are well-suited to be formulated in terms of spatially or functionally distributed entities. Job-shop scheduling represents one such application. Multi-agent reinforcement learning (RL) methods allow for automatically acquiring cooperative policies based solely on a specification of the desired joint behavior of the whole system. However, the decentralization of the control and observation of the system among independent agents has a significant impact on problem complexity. The author Thomas Gabel addresses the intricacy of learning and acting in multi-agent systems by two complementary approaches. He identifies a subclass of general decentralized decision-making problems that features provably reduced complexity. Moreover, he presents various novel model-free multi-agent RL algorithms that are capable of quickly obtaining approximate solutions in the vicinity of the optimum. All algorithms proposed are evaluated in the scope of various established scheduling benchmark problems.

Condition: New. pp. 208 52:B&W 6.14 x 9.21in or 234 x 156mm (Royal 8vo) Case Laminate on White w/Gloss Lam This item is printed on demand.