•  Persian
    • Persian
    • English
  •   ورود
  • دانشگاه فردوسی مشهد
  • |
  • مرکز اطلاع‌رسانی و کتابخانه مرکزی
    • Persian
    • English
  • خانه
  • انواع منابع
    • مقاله مجله
    • کتاب الکترونیکی
    • مقاله همایش
    • استاندارد
    • پروتکل
    • پایان‌نامه
  • راهنمای استفاده
View Item 
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  • همه
  • عنوان
  • نویسنده
  • سال
  • ناشر
  • موضوع
  • عنوان ناشر
  • ISSN
  • شناسه الکترونیک
  • شابک
جستجوی پیشرفته
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

A Multiagent Q-Learning-Based Optimal Allocation Approach for Urban Water Resource Management System

نویسنده:
Jianjun Ni
,
Minghua Liu
,
Li Ren
,
Yang, Simon X.
ناشر:
IEEE
سال
: 2014
شناسه الکترونیک: 10.1109/TASE.2012.2229978
یو آر آی: http://libsearch.um.ac.ir:80/fum/handle/fum/955687
کلیدواژه(گان): environmental science computing,learning (artificial intelligence),multi-agent systems,resource allocation,water resources,adaptive reward value function,agent-based model,maximum mapping value function-based Q-learning algorithm,multiagent Q-learning-based optimal allocation approach,stakeholder agents,urban water resource management system,urban water resource optimal allocation,water environment system,Biological cells,Genetic algorithms,Indexes,Optimization,Resource manageme
کالکشن :
  • Latin Articles
  • نمایش متادیتا پنهان کردن متادیتا
  • آمار بازدید

    A Multiagent Q-Learning-Based Optimal Allocation Approach for Urban Water Resource Management System

Show full item record

contributor authorJianjun Ni
contributor authorMinghua Liu
contributor authorLi Ren
contributor authorYang, Simon X.
date accessioned2020-03-12T18:21:17Z
date available2020-03-12T18:21:17Z
date issued2014
identifier issn1545-5955
identifier other6410370.pdf
identifier urihttp://libsearch.um.ac.ir:80/fum/handle/fum/955687?locale-attribute=fa
formatgeneral
languageEnglish
publisherIEEE
titleA Multiagent Q-Learning-Based Optimal Allocation Approach for Urban Water Resource Management System
typeJournal Paper
contenttypeMetadata Only
identifier padid7987424
subject keywordsenvironmental science computing
subject keywordslearning (artificial intelligence)
subject keywordsmulti-agent systems
subject keywordsresource allocation
subject keywordswater resources
subject keywordsadaptive reward value function
subject keywordsagent-based model
subject keywordsmaximum mapping value function-based Q-learning algorithm
subject keywordsmultiagent Q-learning-based optimal allocation approach
subject keywordsstakeholder agents
subject keywordsurban water resource management system
subject keywordsurban water resource optimal allocation
subject keywordswater environment system
subject keywordsBiological cells
subject keywordsGenetic algorithms
subject keywordsIndexes
subject keywordsOptimization
subject keywordsResource manageme
identifier doi10.1109/TASE.2012.2229978
journal titleAutomation Science and Engineering, IEEE Transactions on
journal volume11
journal issue1
filesize1474837
citations1
  • درباره ما
نرم افزار کتابخانه دیجیتال "دی اسپیس" فارسی شده توسط یابش برای کتابخانه های ایرانی | تماس با یابش
DSpace software copyright © 2019-2022  DuraSpace