Modeling Biological Agents Beyond the Reinforcement Learning Paradigm

Olivier L. Georgeon 1 Rémi Casado Laëtitia Matignon 2
1 TWEAK - Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
2 SMA - Systèmes Multi-Agents
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
Type de document :
Communication dans un congrès
International Conference on Biologically Inspired Cognitive Architecture, Nov 2015, Lyon, France. 71, pp.17-22, Procedia Computer Science. 〈10.1016/j.procs.2015.12.179〉
Liste complète des métadonnées
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01251602
Contributeur : Laetitia Matignon <>
Soumis le : mercredi 6 janvier 2016 - 14:38:29
Dernière modification le : mercredi 27 septembre 2017 - 09:46:02

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EC-LYON | LIRIS | UNIV-LYON2

Citation

Olivier L. Georgeon, Rémi Casado, Laëtitia Matignon. Modeling Biological Agents Beyond the Reinforcement Learning Paradigm. International Conference on Biologically Inspired Cognitive Architecture, Nov 2015, Lyon, France. 71, pp.17-22, Procedia Computer Science. 〈10.1016/j.procs.2015.12.179〉. 〈hal-01251602〉

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