在单智能体强化学习中,对组对称性实施等效性已被证明可以提高数据效率,例如使用 MDP 全纯网络 (van der Pol et al., 2020)、轨迹增强 (Lin et al., 2020; Mavalankar, 2020) ,或对称运动策略(Abdolhosseini 等人,2019 年)。 等变方法通过在转换下等效的状态-动作对之间共享权重,使单个代理能够在其环境中...
综上,用户对于智能家居的期望可以总体归纳为安全、舒适、易用、节能、健康等几个维度,又可根据不同的场景进行细化,由此得到用户的总期望值Et,或者在特定场景下的期望值En,单智能体强化学习(Single Agent Reinforcement Learning,SARL)中智能体与环境的交互遵循马尔可夫决策...
虽然这些方法代表了令牌级MDP，但已经显示出在步骤级别制定RL问题的成功的公式，并且这些思想最近已经被扩...
Then we define tasks according to the inference overhead of DNNs and formulate the problem as a Markov decision process (MDP). Finally, we propose a multi-agent hybrid proximal policy optimization (MAHPPO) algorithm to solve the optimization problem with a hybrid action space. We conduct ...
The fundamental goal of an MDP is to determine the most effective policy that optimizes the total reward over a series of decision-making steps. This cumulative reward, commonly known as the expected return, is calculated by summing the rewards obtained from each action, with future rewards disc...
Markov decision process (MDP) A Markov decision process is formalized by the tuple \(\left( {\mathscr {X}}, {\mathscr {U}}, {\mathscr {P}}, R, \gamma \right)\) where \({\mathscr {X}}\) and \({\mathscr {U}}\) are the state and action space, respectively, \({\mathscr ...
因此,基于MDP的动态任务分配模型适用于解决长期运作的小规模系统中的动态任务分配问题。 对于分布式动态任务分配问题,在建立扩展合同网理论的基础上,通过描述基于MAS动态任务分配问题的两级框架,提出了基于扩展合同网求解动态任务分配的基本思想,规范化了从招标准备、招标、投标到揭标的运作流程。基于ECNP的动态任务分配...
MG can be defined by a tuple {\(\:N,\varvec{S},\varvec{A},P,{r}_{i}^{t},\gamma\:\)}, in which \(\:N\) represents the number of agents (i.e., game players), when N = 1, MG degenerates to a MDP. S represents the set of environment states shared by all agent...
但他们只考虑单智能体MDP问题,这比多智能体场景相对简单。也就是说,代理必须将控制信号传输到执行器。这与我们的工作不同,考虑的是agent之间的沟通和协调。德米雷尔等人 [36]研究了 N 个子系统中的 N 个学习代理,通过共享且有限的通信网络将控制信号传输到其执行器。这是一个典型的资源配置优化问题。存在:1)...
1. 多智能体MDP:问题被表述为多代理马尔可夫决策过程(MDP),其中多个智能体与环境相互作用; 2. 公平目标:Fair RL 引入了一个公平函数 F,以确保各代理之间的奖励公平,而不是最大化单个智能体的奖励总和; 3.α-公平性: 该方法侧重于 α 公平性,它包含各种公平性概念: ...