多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning,MARL)是强化学习的一个分支,它研究的是在一个环境中有多个智能体(agent)同时学习和决策的情境。在这种情境下,每个智能体都在尝试最大化其自身的回报,但它们的行为可能会影响到其他智能体和整个系统的表现。 详细回答 学习和决策的主体: 单智能体强化学习(Single...
多agent环境:https://github.com/openai/multiagent-particle-envs 1. 多agent环境中有效学习,前人一共提出2种方法,方法1单独的训练每个agent,其它agent作为环境的一部分,所以很难学习。方法2所有agent可以集体建模为单一agent,但是行动空间的大小相对于agent数量的指数增加,这种方法是不可扩展的。本文方法是用注意力...
Multi-agent这个概念很大啊,就如同楼上所说,multi-agent主要是讲不同agent之前的协作和竞争,因此不可...
21.多智能体强化学习(1_2):基本概念 Multi-Agent Reinf是清北联合出品!这套教程带你整明白Transformer+强化学习的来龙去脉!劝你赶紧收藏学习!人工智能/深度学习/机器学习算法/神经网络/计算机视觉的第19集视频,该合集共计70集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关
multiagent-particle-envs是OpenAI开源的多智能体学习环境。 一、安装 Link:https://github.com/openai/multiagent-particle-envs 简称小球环境,也是MADDPG用的环境,基本上可以看做是较为复杂的 gridworld 的环境。 在这个环境涵盖了ma里的竞争/协作/通讯场景,你可以根据你的需要设置agent的数量,选择他们要完成的任务...
Multi-Agent.这个世界就是这样一个概念。
本发明涉及闸泵群调度,具体涉及一种基于multi-agent ppo强化学习的闸泵群联合优化调度方法。 背景技术: 1、复杂水网闸泵群联合调度系统是一个耦合协调多设施、实现多目标的有组织复杂系统,设施间的耦合协调直接影响到系统的性能与目标的实现。联围水系闸泵群联合调度在实际工程应用中主要存在的问题是:从系统设计到运...
多Agent增强学习 1. To achieve coherence and stability in operations of Wireless sensor networks (WSNs) in pervasive computing environment, a self-organization method is proposed based on multiagent reinforcement learning. 为实现在普适计算环境下无线传感器网络运行的协调统一和稳定,提出一种基于多Agent增强...
一种基于Multi-Agent强化学习的移动边缘计算卸载算法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于Multi-Agent强化学习的移动边缘计算卸载算法说明:本发明公开了一种基于Multi‑Agent强化学习的移动边缘计算卸载算法,包括以下步骤步骤1确...专利查询请上爱企查
关于我们 百度学术集成海量学术资源,融合人工智能、深度学习、大数据分析等技术,为科研工作者提供全面快捷的学术服务。在这里我们保持学习的态度,不忘初心,砥砺前行。了解更多>> 友情链接 联系我们 合作与服务 期刊合作 图书馆合作 下载产品手册意见反馈 ©2024 Baidu 百度学术声明 使用百度前必读...