multiagent 是指同时有多个 agent 更新 value 和 Q 函数,主要的算法有:q learning, friend and foe q leaning,correlated q learning,在每个训练步骤,学习器会考虑多个 agent 的联合 states,actions,reward,来更新 q 值,其中会用到函数 f 选择价值函数。 下图是单一 agent 和 多个 agent 的对比图,可以很直观...
Deep Q-learning Networks(DQNs)采用了经验回放(Experience Replay,ER)的机制,在移植到多agent系统(Multi-Agent System,MAS)后存在一个问题:每个agent会面临不同的任务和状态,变化情况较多,经验池中的样本不足以适应这些繁多的变化。本文改进了A2C算法,提出联邦训练法,目的在于优化神经网络,使得每个agent的网络能关联...
用以下像素值来表示网格世界中的实体:agent1= 250,agent2= 200,Goods = 150,Obstacles = 50。使用Adam优化网络。初始实验是在无噪声环境中进行的可以加快LDQN算法的实验,然后使用自动编码器测试LDQN,以便在随机奖励CMOTP中进行散列。自动编码器由2个分别具有32和64个内核的卷积层组成,3个完全连接层为1024、512...
This work presents a comprehensive study of the application of multi-agent reinforcement learning ( MARL ) based on deep Q-networks ( DQN ), aiming to enhance the cooperation and coordination of multiple agents in complex environments. The core problem addressed is the multi-agent traveling ...
The proposed multi-agent approach In this section, we provide a detailed explanation of the fundamentals of MADQN and elaborate on the specifics of the proposed approach. We also scrutinize the action space, state space, and reward function. ...
./agents_landmarks_multiagent.py: contains code for applying DQN to the agents_landmarks environment. ./predators_prey_multiagent.py: contains code for applying DQN to the predators_prey environment. ./results_agents_landmarks/: folder where the results (neural net weights, rewards of the ...
Multi-agent learningRide-share serviceDeep Q-networksThis paper proposes a method for adaptively assigning service areas to self-driving taxi agents in ride-share services by using a centralized deep Q-network (DQN) and demand prediction data. A number of (taxi) companies have participated in ...
并且在一定程度上,无法通过仅仅改变智能体自身的策略来适应动态不稳定的环境。由于环境的不稳定,将无法直接使用之前的经验回放等DQN的关键技巧。policy gradient算法会由于智能体数量的变多使得本就有的方差大的问题加剧。 1.强化学习和多智能体...多智能体强化学习 Multi-Agent Reinforcement Learning Concepts and ...
但是如果将single agent的DQN直接用到multiagent的环境中, 即每个agent将其它agent视为环境的一部分,memory中只存自己的信息(indepent):, 因为其它agent的策略在改变,那么memory中体现的p(s′|s,ai)并不一定能反应现在环境,甚至是具有错误的诱导,所以有可能会妨碍agent的学习 举一个我自己理解的...
总的来说,{\bf{solve}}^i返回第i个agent在某个平衡点的最优策略,而{\bf{eval}}^i计算的是在假定所有agent保持在同一个平衡点上的时候,第i个agent在这个平衡点中期望的长远奖励。 3.2.2 基于策略的方法 基于多智能体系统的组合性质,基于价值的方法存在维数诅咒问题(在4.1节有进一步解释)。这一特征使得基于...