一、前 LLM 时代的 multi-agent 系统 1.1 multi-agent RL 问题建模 1.2 multi-agent RL 求解范式 二、协作型的 multi-agent 系统 2.1 协作机制 2.2 对话系统 2.3 控制系统 三、竞争型的 multi-agent 系统 3.1 竞争型的解释及其与协作型的比较 3.2 典型的竞争型的案例 参考资料 在上一篇关于 RAG 的讨论中已...
Multi-Agent RL指环境中的Agent多余一个，考虑的问题从single扩充到Multi的角度，问题的维度和角度相较si...
这是由于多智能体系统的相互连接性质，其中一个Agent的错误信息可以被网络中的其他Agent接受并进一步传播。因此，在LLM-MA中检测和减轻幻觉不仅是一个关键任务，而且也提出了一组独特的挑战。它不仅涉及在个别Agent层面上纠正不准确性，还涉及管理Agent之间的信息流，以防止这些不准确性在整个系统中传播。6.3 获得集体...
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 ...
multi-agent reinforcement learningenergy harvestingdynamic task offloadingDelay-sensitive task offloading in a device-to-device assisted mobile edge computing (D2D-MEC) system with energy harvesting devices is a critical challenge due to the dynamic load level at edge nodes and the vari...
[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...
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...
This paper surveys the field of deep multiagent reinforcement learning (RL). The combination of deep neural networks with RL has gained increased traction