多智能体强化学习:基础与现代方法(Multi-Agent Reinforcement Learning: Foundations and Modern Approaches) 2023年5月29日,来自爱丁堡大学信息学院的Stefano V. Albrecht副教授发布了多智能体强化学习领域的书籍。 2024年12月10日发布预印版 一、作者简介 作为英国皇家学会行业研究员,他与Five AI/Bosch的一个团队合作...
文章链接:Multi-Agent Reinforcement Learning is a Sequence Modeling Problem 文章总结 背景 这篇文章着眼于多智能体强化学习(MARL)的问题,希望通过引入序列模型(SM)来解决这一领域的挑战。 创新点 提出了一种新的解决协作MARL问题的通用框架,将其统一为类似Transformer的编码器-解码器模型。 利用多智能体优势分解定理...
multi-agent reinforcement learning中文-概述说明以及解释 1.引言 1.1概述 多智能体强化学习是一种重要的机器学习方法,它能够让多个智能体在相互交互的环境中学习并协同解决问题。在传统的强化学习中,只有一个智能体与环境进行交互,而多智能体强化学习则引入了多个智能体之间的相互作用。通过学习如何与其他智能体进行...
的Q值,这些期望的q值可以用于agent的动作选择,以及Q-learning的更新,就像在标准的单智能体的Q-learning算法中一样。 (2)假设其他智能体将根据某种策略进行博弈 例如:在minimax Q-learning算法(Littman, 1994)中,该算法是针对二主体零和问题而开发的,学习主体假设其对手将采取使学习者收益最小化的行动。这意味着单a...
We further analyze the cooperative and competitive relations among the agents in various scenarios, combining with typical multi-agent reinforcement learning algorithms. Based on all kinds of interactions, a game theoretical framework is finalized for general modeling in multi-agent scenarios. Analyzing ...
深圳市人工智能与机器人研究院(AIRS)于2022年3月重磅推出系列活动AIRS in the AIR。每周二与您相约线上,一起探索人工智能与机器人领域的前沿技术、产业应用、发展趋势。 第4期 Multi-Agent Reinforcement Learning — Human-AI Coordination and Cognition ...
论文题目:Policy Distillation and Value Matching in Multiagent Reinforcement Learning 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1903.06592 研究对象:多智能体协作系统 研究动机:现有的关于多智能体强化学习(multi-agent reinforcement learning, MARL)的工作,主要通过集中式评价机制(centralized critic)或智能体之间的通信来共享...
deep-reinforcement-learningpytorchraymulti-agent-reinforcement-learningrllib UpdatedNov 28, 2024 Python Multi-Agent Resource Optimization (MARO) platform is an instance of Reinforcement Learning as a Service (RaaS) for real-world resource optimization problems. ...
Learn what multi-agent reinforcement learning is and some of the challenges it faces and overcomes. You will also learn what an agent is and how multi-agent systems can be both cooperative and adversarial. Be walked through a grid world example to highlight some of the benefits of both dec...
“Multi-Agent Reinforcement Learning for Urban Crowd Sensing with For-Hire Vehicles”论文笔记 xiaoxiaosu 论文介绍: 背景:近年来,利用配备传感器的城市车辆收集城市尺度的感知数据的车辆人群感知(VCS)已成为一种有前景的城市感知范式。如今,由于私家车难以满足的各种硬件和软件限制,很多VCS任务都是由租赁车辆(FHVs...