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Multi-objectivization of reinforcement learning problems by reward shaping., , , , , und . IJCNN, Seite 2315-2322. IEEE, (2014)An Exploration Strategy Facing Non-Stationary Agents., , , , und . AAMAS, Seite 922-923. ACM, (2017)Speeding up Tabular Reinforcement Learning Using State-Action Similarities., , und . AAMAS, Seite 1722-1724. ACM, (2017)Is multiagent deep reinforcement learning the answer or the question? A brief survey., , und . CoRR, (2018)Leveraging human knowledge in tabular reinforcement learning: a study of human subjects., , , und . Knowledge Eng. Review, (2018)Autonomous Extracting a Hierarchical Structure of Tasks in Reinforcement Learning and Multi-task Reinforcement Learning., und . CoRR, (2017)Transfer via inter-task mappings in policy search reinforcement learning., , und . AAMAS, Seite 37. IFAAMAS, (2007)When should there be a "Me" in "Team"?: distributed multi-agent optimization under uncertainty., , , , und . AAMAS, Seite 109-116. IFAAMAS, (2010)Using Monte Carlo Tree Search as a Demonstrator within Asynchronous Deep RL., , und . CoRR, (2018)An Introduction to Intertask Transfer for Reinforcement Learning., und . AI Magazine, 32 (1): 15-34 (2011)