这篇题为"A multi-agent reinforcement learning algorithm with the action preference selection strategy for massive target cooperative search mission planning"的论文由Xiaoyan Wang和Xi Fang撰写,主要解决不确定环境中的多目标搜索问题。论文提出了一种改进的强化学习算法,该算法使用动作偏好选择策略。这个算法旨在提高...
在这篇论文中,TEM(Transformer-based Email Mechanism)与MAPPO(Multi-Agent Proximal Policy Optimization)的集成方式是将TEM作为通信机制添加到MAPPO中。具体来说,TEM维护一个独立的消息模块,该模块基于Transformer来编码接收到的消息。这个消息模块能够决定是否进行通信以及与谁进行通信。 在每个行动决策阶段之前,智能体会...
文章探索了多智能体(multi-agent)领域的强化学习方法。 由于多智能体的环境状态由多个agent的行为共同决定,本身具有不稳定性(non-stationarity),Q-learning算法很难训练,policy gradient算法的方差会随着智能体数目的增加变得更大。 作者提出了一种actor-critic方法的变体MADDPG,对每个agent的强化学习...
本文在研究集群技术、负载平衡技术及Agent技术的基础上,利用转移策略、 选择策略、定位策略、信息策略等负载平衡策略,设计了一种基于Multi—Agent 的动态负载平衡算法,采用集中式调度策略,以JADE平台为试验床,将启发式 调度策略与主动式调度策略相结合,设计实现请求解析Agent、负载信息收集 Agent、负载信息监测Agent、负载...
论文--毕业论文 文档标签: 论文基于建模CPNAgent系统建模和基于Multiagentmulti 系统标签: cpn建模agent调度系统multi仿真 北京T业人学管理学硕一l:学位论文 ABSTRACT Inthisinformation age whenmarketenvironment changesrapidly and dynamically the key for operational SUCCESSis whetherthe corporation couldmake prompt re...
更具体的来说,我们考虑有 N 个 agent 的游戏,所以,每个 agenti的期望汇报可以记为: 此处的 Q 函数 是一个中心化的动作值函数(centralized action-value function),将所有 agent 的动作作为输入,除了某些状态信息 X,然后输出是 the Q-value for agenti。
本论文在充分研究 开发平台之一—— 的基础上 开发了基于 的一对多自动谈判原型系统 充分利用 的自治、合作和自适应性 来提高自动谈判系统的灵活性 证明了文中提出的模型的有效性。关键词 自动谈判 合作可能度 谈判协议 谈判策略
本文将Agent技术应用到软件系统集成领域,在对领域特征集成单元划分规则展开分析的基础上,提出了包装原集成单元的Agent模型,设计并实现了基于多Agent的系统动态集成框架模型。把脚本语言中脚本的解释控制策略应用到系统集成过程中,提出用脚本定义集成规则、基于脚本解释控制来完成集成单元之间柔性的、动态的集成控制策略。系统...
第3 4卷 第1 0期 四川兵工学报 201 3年1 0月 doi:10.11809/scbgxb2013.10.015 【 后勤保障与装备管理】 基 于物 联 网和 Multi ? -Agent 的 智能 仓储 管理 系统 董景全 ( 后勤工程学院 , 重庆 401311 今日推荐 88份文档 2014全国高考状元联手分享状元笔记...
COMA: Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients笔记 需要额外的状态信息,并且没有解决多代理奖励分配的问题。 3.2问题:解决多代理学习中全局奖励的分配问题。 3.3 方法: 图一(a)COMA中,在分散actors、环境和集中critic之间的...1.论文讲了什么/主要贡献是什么文章介绍了COMA算法,主要解决了在集中训练、分散决策的...