要知道,基于特定任务针对大语言模型进行强化学习微调,它本身是一个单智能体强化学习问题,因此把它构造成博弈问题颇具挑战。 在尝试了多种构造方式后,他们最终发现将两个大语言模型之间的交互构造为 Stackelberg 博弈可以将强化学习微调转化为一个多智能体强化学习问题,并实现研究初期所设想的“协同演化”。 这种方法包含...
Mava 框架的核心是系统的概念。系统是指完整的多智能体强化学习算法,由以下特定组件组成:执行器、训练器和数据集。 “执行器(Executor)”是系统的一部分,它与环境交互,为每个智能体采取行动并观察下一个状态作为观察集合,系统中的每个代理一个。本质上,执行器是 Acme 中 Actor 类的多智能体版本,它们本身是通过向...
在多智能体强化学习(MARL)中,多个智能体在共享环境中同时学习。每个智能体i都有一个策略πi(ai|s)。那么联合策略为: π(a|s)=∏i=1Nπi(ai|s) 这里a表示联合动作,s表示联合状态,N是智能体数量。 然而,在MARL中每个智能体都在更新自己的策略πi,所以对智能体i来说,其他智能体的策略π−i是变化的,...
一种新型的多智能体强化学习（MARL）框架——基于分层共识的多智能体强化学习（HC-MARL），由北京航空航天大学的研究团队提出。以下是核心内容概要：多智能体协作系统的重要性：解决单智能体无法完成的复杂任务。应用领域包括工业自动化、自动驾驶、能源管理和多人在线游戏。现有挑战：集中训练与分散执行（CTDE）框架的...
基于种群的多智能体深度强化学习(PB-MARL)方法在星际争霸、王者荣耀等游戏AI上已经得到成功验证,MALib 则是首个专门面向 PB-MARL 的开源大规模并行训练框架。MALib 支持丰富的种群训练方式(例如,self-play, PSRO, league training),并且实现和优化了常见多智能体深度强化学习算法,为研究人员降低并行化工作量的同时,...
图1 F2A2 完全去中心化多智能体强化学习算法框架 Part 1 马尔可夫决策过程与强化学习基础 序列决策(Sequence Decision)指的是在一个序列的时间步骤中,根据当前状态和之前的决策历史,做出一系列决策以达到某个目标。每一步决策都会影响后续的状态和可选的决策,因此需要综合考虑整个序列的决策才能得到最优解。马尔可夫决...
一、经典框架推荐：pymarl MARL框架GitHub上有很多，早期比较经典的就是牛津大学Shimon Whiteson组做的...
本文在python多智能体强化学习算法框架(PYMARL)的基础上,提出了PYMARL双方对战算法框架(PYMARLM),可以利用自行设计的规则或者智能体同时控制SMAC的红、蓝两方进行对战,以满足蓝方增强、自博弈等开发需求。 代码链接如下所示: lyt0511/pymarlm (github.com)github.com/lyt0511/pymarlm 二、目的 主要考虑到以下三个...
OpenRL 是由第四范式强化学习团队开发的基于 PyTorch 的强化学习研究框架，支持单智能体、多智能体、自然语言等多种任务的训练。OpenRL 基于 PyTorch 进行开发，目标是为强化学习研究社区提供一个简单易用、灵活高效、可持续扩展的平台。目前，OpenRL 支持的特性包括：简单易用且支持单智能体、多智能体训练的通用接口...
在人工智能(AI)领域,多智能体强化学习(MARL)愈发受到关注。近期,研究人员成功打造了一种即插即用型框架,使多智能体强化学习得以引入大语言模型的训练中,这一创新有望推动自然语言处理(NLP)的进步,开启新的应用场景。 作为当前AI研究中的热门领域,大语言模型凭借其在文本生成、语义理解等方面的卓越表现,被广泛应用于...