Resilient multi-agent RL: introducing DQ-RTS for distributed environments with data lossMACHINE learningREINFORCEMENT learningITERATIVE learning controlSCALABILITYMULTIAGENT systemsThis paper proposes DQ-RTS, a
1.2 multi-agent RL 求解范式 面对上述问题形式,最直接的想法是基于已经熟悉的 single agent 算法来进行学习,这主要有以下几种思路: 完全中心化方法(fully centralized) 将多个 agent 进行决策当作一个超级 agent 在进行决策,即把所有 agent 的状态聚合在一起当作一个全局的超级状态,把所有 agent 的动作连起来作为...
1.1、Multi Agent RL Wiki:en.wikipedia.org/wiki/M 多智能体强化学习是我认为与该思路最接近的一个方向,我认为实际上这个思路就是从该领域平移而来。 强化学习(RL)本来就已经是一个比较玄学的领域了,Multi Agent RL是RL中也比较玄学的领域,堪称“玄学的平方”。说实话我并不建议大家去深入钻这个领域,适当涉猎...
1. 算法背景与提出者： MFMARL算法由伦敦大学学院教授汪军提出。2. 算法核心思想： 该算法主要针对大规模多智能体强化学习问题，通过引入平均场论的思想，将大量智能体的交互作用简化为一个平均效应，从而解决了智能体数量带来的模型空间增大问题。3. 算法实现： MFMARL算法的实现包括两个主要部分：MFQ与...
[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...
We introduce a hierarchical multi-agent reinforcement learning (RL) framework, and propose a hierarchical multi-agent RL algorithm called Cooperative HRL . In this framework, agents are cooperative and homogeneous (use the same task decomposition). Learning is decentralized, with each agent learning ...
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. ...
当配置正确时 ,Agent可以自动与其他代理进行多次对话,或者在某些对话轮次中请求人工输入,从而通过人工反馈形成RLHF。可对话的Agent设计利用了LLM通过聊天获取反馈并取得进展的强大能力,还允许以模块化的方式组合LLM的功能。 3. 基于大模型的常见Agent 和 Multi-Agent 系统...
Q学习(Q-Learning)[20]是最经典的强化学习(RL)算法,它使用表格存储智能体的Q值,其Q表的更新方式如下所示: 算法通过不断迭代更新Q函数的方式求得最优解。与上述基于值函数(Value Based,VB)的RL方法不同,基于策略梯度(PolicyGradient,PG)[21]的方法用参数化的策略...
benchmarkmachine-learningreinforcement-learningroboticstorchpytorchmulti-agentrlmulti-agent-reinforcement-learningmarl UpdatedMay 13, 2025 Python semitable/robotic-warehouse Star367 Code Issues Pull requests Multi-Robot Warehouse (RWARE): A multi-agent reinforcement learning environment ...