多智能体强化学习:基础与现代方法(Multi-Agent Reinforcement Learning: Foundations and Modern Approaches) 数智博弈 I DIG U 来自专栏 · 生成式博弈与决策 37 人赞同了该文章 目录 收起 2024年12月10日发布预印版 一、作者简介 二、研究领域 三、书籍简介 目录: 书籍下载地址: 相关代码Github地址: 2023...
斯坦福大学的一个研究团队介绍了一种在没有人类演示的情况下,在社交推理环境中训练 AI 智能体的创新方法——他们的方法利用 multi-agent reinforcement learning 来开发能够理解和表达有意义论点的 AI。该研究的重点是 *Among Us* 游戏,在这个游戏中,船员必须通过口头讨论来识别冒名顶替者。研究人员设计了一种训练机制...
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...
apireinforcement-learninggymgymnasiummultiagent-reinforcement-learningmulti-agent-reinforcement-learning UpdatedMay 15, 2025 Python pytorch/rl Star2.8k Code Issues Pull requests Discussions A modular, primitive-first, python-first PyTorch library for Reinforcement Learning. ...
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...
agent reinforcement learning multi agent machine learning a reinforcement approach multi-agent machine learning: a reinforcement approach by multi-agent machine learning: a reinforcement approach multi agent machine learning a reinforcement approach interactive machine learning 2015w, se, 2.0 3.0 ects 45 ...
hierarchical multi-agent reinforcement learninghierarchical multi-agent reinforcement learning hierarchical multi-agent reinforcement learning中文翻译:分层多智能体强化学习。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
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 ...
Based on all kinds of interactions, a game theoretical framework is finalized for general modeling in multi-agent scenarios. Analyzing the optimization and equilibrium situation for each component of the framework, the optimal multi-agent reinforcement learning policy for each agent can be guided and ...
Single-Agent Policy Learning Multi-Agent Policy LearningNash Equilibrium 纳什均衡 Difficulty of MARLSingle-Agent Policy Gradient for MARL 用single-agent policy来做MARL的问题在于:当一个智能体达到最优策略时,另一个智能体继续调整,其他的智能体的目标函数都会改变,因此他们也将改变 自己的策略。即 MARL的...