多智能体深度强化学习(Multi-Agent Deep Reinforcement Learning, MADRL)是强化学习(Reinforcement Learning, RL)和深度学习(Deep Learning, DL)的交叉领域,其中涉及多个智能体(agent)同时在环境中学习和交互。它尝试解决多智能体系统中的协调、竞争、通信等问题。与单智能体强化学习不同,多智能体系统中的智能体可能有...
探索在强化学习(RL)中是一个基本问题(Du等,2023;Liu等,2023)。研究人员开发了几种由新奇性、多样性或不确定性引导的探索策略(Linke等,2020;Burda等,2018b;Pathak等,2017),主要应用于单智能体强化学习。然而,这些方法可能会引发与任务无关的冗余探索,特别是在复杂环境中(Du等,2023)。在多智能体强化学习(MARL)...
如果不想使用,可以使用我的修改版本,对gym版本没有限制,并且在安装后可以直接导入make_env创建环境。参考百度飞桨开源的强化学习框架Parl为环境增加了obs_shape_n和act_shape_n属性,可以直接输出观测和动作维数。 Link:https://github.com/gingkg/multiagent-particle-envs 安装: 1、下载文件 2、cdmultiagent-parti...
munication-multi agent reinforcement learning多智能体强化学习中沟通.pdf,Biases for Emergent Communication in Multi-agent Rein ment Learning Tom Eccles DeepMind London, UK eccles@ .com Yoram Bachrach Guy Lever Angeliki Lazaridou DeepMind DeepMind DeepMind
Scenario对象 作用：提供一系列方法用于构造特定场景下的环境模拟器以及计算不同场景参数下的强化学习元素。特点：完全静态的，不会发生改变，作用是根据world和agent对象的属性计算相关值。World对象 作用：相当于环境模拟器，对特定场景下真实环境的模拟。组成：由一系列不同角色的entities对象组成，包括由强化...
任务上的知识,以提高在目标任务上的学习效率。在本次报告中,我将介绍我们近期在迁移强化学习方面做的三个工作。一是用于非稳态马尔科夫博弈任务的深度贝叶斯策略重用方法,其特点是结合基于深度神经网络表示的值函数...荣誉硕士学位,近日从伦敦大学学院获得博士学位。科研领域包括强化学习,多智能体学习,博弈论及其在现实...
单agent强化学习 例句>> 6) multi-agent learning 多agent学习 1. Rationality and convergence are two topics in the research on multi-agent learning. 理性和收敛是多agent学习研究所追求的目标,在理性合作的多agent系统中提出利用Pareto占优解代替非合作的Nash平衡解进行学习,使agent更具理性,另一方面引入社...
一种基于案例推理的多agent强化学习方法研究 提出一种基于案例推理的多agent强化学习方法.构建了系统策略案例库,通过判断agent之间的协作关系选择相应案例库子集.利用模拟退火方法从中寻找最合适的可再用案例策略... 李珺,潘启树,洪炳殚 - 《机器人》 被引量: 15发表: 2009年 Multi-agent Cooperative Learning Resea...
考虑车辆和行人的单智能体和多智能体深度强化学习交通信号控制的性能比较分析. Contribute to dalianmeier/Single-Agent-and-Multi-Agent-Reinforcement-Learning-for-Single-Intersection-Traffic-Signal-Control development by creating an account on GitHub.
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,为城市环境中的自动驾驶开发人工智能技术。作为RAEng工业研究员,他与德马泰克/凯傲合作开发多机器人仓库系...