Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"A thorough introduction to a burgeoning interdisciplinary field, with an emphasis on foundational material.Multiagent systems combine multiple autonomous entities, each having diverging interests or different information. This overview of the field offers a computer science perspective, but also draws on ideas from game theory, economics, operations research, logic, philosophy and linguistics. It will serve as a reference for researchers in each of these fields, and be used as a text for advanced undergraduate or graduate courses. The authors emphasize foundations to create a broad and rigorous treatment of their subject, with thorough presentations of distributed problem solving, game theory, multiagent communication and learning, social choice, mechanism design, auctions, cooperative game theory, and modal logics of knowledge and belief. For each topic, basic concepts are introduced, examples are given, proofs of key results are offered, and algorithmic considerations are examined. An appendix covers background material in probability theory, classical logic, Markov decision processes and mathematical programming."

"Written for advanced undergraduate and graduate students, this is the first textbook on international relations theory to take a specifically game theoretic approach to the subject, and provide the material needed for students to understand the subject thoroughly, from its basic foundations to more complex models. International relations theory is presented and analysed using simple games, which allow students to grasp the concepts and mechanisms involved with the rationalist approach without the distraction of complicated math. Chapter exercises reinforce key concepts and guide students to extend the models discussed. Drawing examples from international security, international political economy and environmental negotiations, this introductory textbook examines a broad array of topics in international relations courses, including state preferences, normal form games, bargaining, uncertainty and communication, multilateral cooperation and the impact of domestic politics"-"

"ABSTRAKTesis ini membahas tentang penggunaan sistem multiagent yang bersifat adaptif untuk identifikasi strategi pembelajaran. Sistem pengidentifikasi strategi pembelajaran sendiri merupakan bagian dari lingkungan pembelajaran MELATI yang bertujuan untuk meningkatkan kemampuan berfikir siswa sekolah menengah dengan meningkatkan kemampuan belajar swa-atur atau self-regulated learning. Salah satu cara yang digunakan dalam MELATI untuk meningkatkan kemampuan belajar seperti itu adalah dengan mengajarkan penggunaan strategi pembelajaran yang tepat. Sistem multiagent adaptif tersebut digunakan untuk membantu para pakar kognitif maupun guru dalam menyusun basis aturan dari sistem pengidentifikasi strategi pembelajaran. Berbeda dengan rancangan sistem sebelumnya, basis pengetahuan dibangun dengan cara proses pembelajaran menggunakan sampel yang didapat dari lapangan. Guru atau pakar kognitif tidak perlu mendeskripsikan basis aturan secara lengkap, melainkan cukup dengan memberikan sejumlah contoh kepada sistem. Selain kemampuan adaptasi terhadap basis aturan dengan pembelajaran tersebut, rancangan sistem multiagent juga bersifat fleksibel sehingga penambahan atau modifikasi modul dapat dilakukan dengan mudah dan tidak perlu mengganggu pengetahuan sebelumnya. Fleksibilitas ini dimungkinkan karena proses pengambilan keputusan maupun pembelajaran dilakukan secara tersebar dan terdesentralisasi dalam sejumlah unit otonom yang disebut agent. Dari ujicoba yang dilakukan, sistem multiagent tersebut mampu menghasilkan aturan resolusi konflik yang memiliki kemampuan resolusi konflik sesuai dengan jumlah data pelatihan yang digunakan. Akan tetapi dijumpai pula masalah-masalah tertentu seperti kontradiksi serta proses spesialisasi yang berlebihan yang menyebabkan sistem tidak mampu meningkatkan kemampuan identifikasinya meskipun dilakukan pembelajaran yang lebih banyak. Dalam tulisan ini karakteristik dari kemampuan identifikasi akibat pembelajaran, kendala kontradiksi, kekurangan algoritma dan cara mengatasinya akan dibahas secara mendalam."