在多智能体强化学习中,A*算法主要应用于如下几个场景: 多智能体路径规划在MARL中,多个智能体可能需要在同一个环境中移动。为了避免碰撞、找到最优的移动路径,A算法可以用于为每个智能体生成路径。在这种情况下,A算法不仅考虑单个智能体的移动代价,还需要考虑其他智能体的状态,避免冲突。 在这种环境下,A可以作为一种...
智能无人机目标感知技术 从无人机角度看的目标占地面积小,像素信息较少,与背景难以区分,目标小特征明显。因此,选择了YOLOv5算法,该算法对小目标的精度有显着提高。同时,引入一种名为CBMA的注意力机制,通过学习每个通道的重要性,为具有重要特征的通道分配更多权重,以避免由于无人机图像中大量相似物体而导致的错误检测...
1. 单智能体的强化学习:强化学习是解决马尔可夫过程问题的一种解法,具体它对问题的一些基本定义,解法,在这里就不再赘述,可以看这位大佬的系列文章,讲的真的很全了。 2. 多智能体的强化学习:参见原文的论述,在基本定义上,是和单智能体类似的,但是整个搜索空间是由所有智能体共同决定的。为了解决多智能体的强化学...
均衡求解方法是多智能体强化学习的基本方法,它对于多智能体学习的问题,结合了强化学习的经典方法(如 Q-learning)和博弈论中的均衡概念,通过 RL 的方法来求解该均衡目标,从而完成多智能体的相关任务。这种思路在后面介绍具体的学习方法中会有所体现。 相比于单智能体系统,强化学习应用在多智能体系统中会遇到哪些问题...
通过环境模型的构建、智能体的并行训练和经验共享，异步分布式强化学习算法在多智能体协作中有广泛的应用。它可以用于解决多智能体系统中的合作与竞争问题，并提高整个系统的性能。随着技术的不断进步，异步分布式强化学习算法将在多智能体协作领域发挥越来越重要的作用，为实现智能化的多智能体系统提供支持。
强调从多个智能体的角度来研究强化学习,在交通调度,游戏AI以及自动驾驶等方面都有着广泛的应用.本文对多智能体强化学习算法及其应用进行了研究,主要内容如下:(1)本文针对多智能体强化学习的环境非稳态,可扩展以及局部可观测等问题,在"集中训练,分散执行"框架的基础上,提出了一种基于信息筛选机制的算法(Multi-Agent ...
多智能体强化学习算法(MARL)涉及多个智能体之间的协作与竞争关系,具有合理性与收敛性两个主要的技术指标。合理性是指在对手使用一个恒定策略的情况下,当前智能体能够学习并收敛到一个相对于对手策略的最优策略。收敛性则是指在其他智能体也使用学习算法时,当前智能体能够学习并收敛到一个稳定的策略。 然而,将单智能...
在当前的人工智能热潮中,强化学习作为一项重要技术,正在推动各个领域的变革。在这篇文章中,我们将通过探讨MADDPG和PPO这两种优秀的强化学习算法,揭示它们在多智能体系统和实际应用中的潜力。 引人入胜的开头 首先,想象一下,一个自动驾驶的智能车队,每辆车都能与其他车辆实时沟通,协作行驶,难道这不是未来交通的美好...
深度强化学习是多智能体协作与竞争算法的关键技术之一。通过深度神经网络等技术,智能体可以学习复杂的协作与竞争策略,提高系统整体性能。 2.3分布式学习与通信 分布式学习与通信技术是多智能体协作与竞争算法的关键支撑。在多智能体系统中,智能体需要通过通信来实现信息共享和协作决策,分布式学习与通信技术可以有效支持多智能...
作以实现多机器人的协作,但采用组合动作的强化学习算法由于学习空间异常庞大而收敛得极慢.本文提出的新方 法通过预测各机器人执行动作的概率来降低学习空间的维数,并应用于多机器人协作任务之中.实验结果表明,基 于预测的加速强化学习算法可以比原始算法更快地获得多机器人的协作策略.点...