在当今数字化时代,人工智能(AI)已经不再仅仅是一种工具,它正在演变为一个智能劳动力,由众多能够自主规划、推理和执行任务的AI智能体组成。多智能体系统(Multi-Agent Systems,简称MAS)的兴起正在彻底改变企业的运营方式,通过让专业化的AI智能体无缝协作,攻克IT、人力资源、客户服务等多个领域的复杂工作流程。 从单一...
[LG] JaxMARL: Multi-Agent RL Environments in JAX http://t.cn/A6Wmv2P8 提出JaxMARL,第一个开源的基于JAX实现多agent强化学习环境和基线算法的库。JaxMARL实现了8个常用的MARL环境,包括MPE、Hanabi、Ove...
一般地,Multi-Agent由一系列相互作用的Agent及其相应的组织规则和信息交互协议构成,内部的各个Agent之间通过相互通信、合作、竞争等方式,完成单个Agent不能完成的,大量而又复杂的工作,是“系统的系统”。 2.1 Multi-Agent 的系统分类和特点 Multi-Agent 系统(MAS) 主要可以分成以下类别: Multi-Agent系统的主要具有以下的...
KiloBot-MultiAgent-RL This is an experimentation to learn about Swarm Robotics with help of MultiAgent Reinforcement learning. We have used KiloBot as a platform as these are very simple in the actions space and have very high degree of symmetry. The Main inspiration of this project is this p...
在Agent4Rec工作中，Agent被用来模拟用户，它们之间不进行通信。与Agent4Rec工作不同，[Zhang等人，2023e]将用户和项目都视为Agent，共同优化它们以反映和适应现实世界互动的差异。这项工作强调模拟用户-项目互动，并在Agent之间传播偏好，捕捉协作过滤的本质。4.2.6 政策制定 与游戏和经济场景中的模拟类似，政策制定...
Multi-agent RL 这是一个很复杂的问题。 也有很多可研究的思路。 MADDPG 如上,把别人的状态也输入到自己的状态中来。 Social Influence as Intrinsic Motivation A mechanism for achieving coordination in multi-agent RL through rewarding agents for having causal Influence over other agents actions. ...
通过收敛损失函数,可以找到最优策略,但由于智能家居系统中每个智能家电作为单独的智能体Agent常常要实现自身功能,不是严格需要和其他产品联动以实现目标,所以在值函数分解计算时,常常在环境感知中要增加自身信息的权重,因此需要引入自注意力算法,以期达到最优效果,下面给出...
【新智元导读】Meta全新发布的基准Multi-IF涵盖八种语言、4501个三轮对话任务，全面揭示了当前LLM在复杂多轮、多语言场景中的挑战。所有模型在多轮对话中表现显著衰减，表现最佳的o1-preview模型在三轮对话的准确率从87.7%下降到70.7%；在非拉丁文字语言上，所有模型的表现显著弱于英语。在大语言模型（LLMs）不断发展...
However, centralized RL is infeasible for large-scale ATSC due to the extremely high dimension of the joint action space. Multi-agent RL (MARL) overcomes the scalability issue by distributing the global control to each local RL agent, but it introduces new challenges: now the environment becomes...
This paper surveys the field of deep multiagent reinforcement learning (RL). The combination of deep neural networks with RL has gained increased traction