例如,在MARL中使用通信的工作越来越多,而本书没有涉及这些工作。这包括这样的问题:当通信渠道嘈杂和不可靠时,智能体如何学习健壮地通信;以及智能体如何使用MARL来学习特定任务的专门通信协议或语言。虽然本书不关注MARL中的通信,但本书中引入的模型足够通用,也可以表示智能体可以观察到但不影响系统状态的通信动作。此...
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...
multi-agent RLdelay minimizationrouting algorithmIn urban Vehicular Ad hoc Networks(VANETs),high mobility of vehicular environment and frequently changed network topology call for a low delay end-to-end routing algorithm.In this paper,we propose a Multi-Agent Reinforcement Learning(MARL)based ...
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信息,从而提升学习效果。但是这些工作通常不会研究智能体之间如何通过信息共享来解决维度灾难(the curse of dimensionality)的问题。
多智能体强化学习算法MFMARL（Mean Field Multi-Agent Reinforcement Learning）由伦敦大学学院教授汪军提出。该算法主要针对大规模多智能体强化学习问题，通过引入平均场论的思想，简化智能体数量带来的模型空间增大问题。MFMARL算法的实现包括两个主要部分：MF-Q与MF-AC，是对Q-learning和AC算法的改进。理论...
One repository is all that is necessary for Multi-agent Reinforcement Learning (MARL) 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...
Reinforcement learning has been widely applied to solve a diverse set of robot learning tasks. Experience sharing has become an important technique for collaborative multi-robot systems in non-deterministic environments. However, one of the main problems for multi-agent reinforcement learning (MARL) is...
在本文中,我们引入了一种名为 Multi−AgentTransformer(MAT) 的新架构,它有效地将协作式多智能体强化学习 (MARL) 应用到 SM 问题中,其目标是将智能体的观察序列映射到智能体的最优动作序列。我们的目标是为了在 MARL 和SMs 中搭建一个桥梁,使得现代序列的建模能力可以从 MARL 中释放出来,的核 MAT 的核心是...
单智能体强化学习(Single-Agent Reinforcement Learning, SARL): 只有一个智能体在环境中学习和做决策。 多智能体强化学习(MARL): 多个智能体在同一个环境中学习和做决策。 交互性: SARL: 智能体与环境交互,但不与其他智能体交互。 MARL: 智能体不仅与环境交互,还与其他智能体交互,这增加了问题的复杂性。 状态...