与传统的单智能体RL算法相比,MADRL算法能够更好地处理多智能体的交互和协作问题,实现了更高效和协调的清洁任务。 与经典的集中控制方法相比,MADRL算法允许机器人在一定程度上独立学习和决策,降低了通信和计算的负担,提高了系统的可扩展性和健壮性。 通过应用不同的MADRL算法,我们可以在实际中找到最适合该多机器人清...
与其他技术的互动或比较: 在多智能体系统中,基于模型和无模型的MADRL算法可以与其他技术如监督学习或无监督学习相比较。例如,与监督学习相比,MADRL算法通常能在没有明确标签的情况下学习,而监督学习则需要大量标签数据。同时,无模型的MADRL算法通常更接近于传统的强化学习算法,而基于模型的算法可能需要结合一些模型学习...
MAAC是一种基于actor-critic的多智能体合作学习算法,它结合了MADDPG、COMA、VDN和attention机制,虽然创新性不显著,但它加深了对多智能体协作算法的理解。尽管它可能更适合离散任务,但作者并未充分测试在连续任务中的表现。MAAC的核心是注意力机制,它解决了MADDPG中critic输入随着智能体数量增加而呈指数增...
MAAC是基于actor-critic的[learn to cooperate]算法,该算法利用attention机制改善了MADDPG中critic输入随智能体数目增大而指数增加的扩展性问题,同时还借鉴COMA的思想,利用反事实基线(counterfactual baseline)来区分单个智能体对系统奖励的贡献,另外,MAAC还借鉴了VDN中值函数分解的思想用所有Q网络损失函数之和对每个Q网络进行...