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...
The first comprehensive introduction to Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL), covering MARL's models, solution concepts, algorithmic ideas, technical challenges, and modern approaches. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL), an area of machine learning in which a collective of agents learn to ...
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...
代理目标的对齐 (Alignment of Agent Objectives): 这指的是多代理系统中所有代理的目标或奖励函数是否相互一致或对齐。当所有代理的目标完全对齐时,他们会合作以最大化共同的奖励。当目标不完全对齐或存在冲突时,代理可能会竞争或采取对抗行动。 均衡点 (Equilibrium Points): 在多代理学习和博弈论中,均衡点是一个...
13. 多智能体强化学习(1_2):基本概念++Multi-Agent+Reinforcement+Learning是强推!半天浙大博士王树森就教会了我学会【深度强化学习】数学基础/深度学习/多智能体强化学习/策略学习/蒙特卡洛的第10集视频,该合集共计18集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容
14. 多智能体强化学习(2_2):三种架构++Multi-Agent+Reinforcement+Learning是杀疯了!首次使用【强化学习】训练AI玩王者荣耀,真是让人叹为观止,建议收藏!解放双手!——(人工智能、深度学习、神经网络、机器学习、机器学习算法)的第13集视频,该合集共计20集,视频收
n 系统中智能体的个数 S 系统状态的有限集合 Ak 智能体k的动作集合 Rk 智能体k的奖励函数 T 转移函数 在联合策略下π = (π1,π…n),agent k的期望折扣报酬的定义如下: 该策略为每一个代理i分配了一个策略πi 而该联合策略下agent k的平均报酬定义为:...
我们将多场景的排序问题看成一个完全合作的、部分可观测的多智能体序列决策问题,利用Multi-Agent Reinforcement Learning的方法来尝试着对问题进行建模。该模型以各个场景为Agent,让各个场景不同的排序策略共享同一个目标,同时在一个场景的排序结果会考虑该用户在其他场景的行为和反馈。也就是,不同场景不同的action,...
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...
文献阅读:Multi-Agent Reinforcement Learning is A Sequence Modeling Problem 城北 3 人赞同了该文章 一、研究目的 1、原有方法:HAPPO、MAPPO等方法 2、原有方法缺点:这些方法并没有解决多智能体之间相互作用的问题 3、研究目标:使用sequence model(SM)对MARL问题进行建模,提出一个新的MARL训练范式。核心是多智能...