如何设计一种灵活的完全去中心化多智能体强化学习算法框架是一个重要难题。本文介绍一种最优化驱动的基于原始-对偶混合梯度下降方法的完全去中心化 MARL 算法框架 F2A2(如图1所示),有效实现了智能体的独立学习和分布式控制。值得注意的是,该框架联合优化策略改进和价值评估两个子问题,从而增强多智能体的策略学习过程的...
2、在pymarlm框架中的episode_runner方法中接收修改后SMAC环境的双份episode_batch,同时传递双方智能体的action给SMAC环境 四、展望 1、可以在该项目基础上,添加足够强的蓝方规则,大幅压低现有MARL算法的胜率,进一步检验MARL社区算法的性能和可扩展性 2、可以针对黑盒深度强化学习模型设计对应的解释性强的蓝方规则并进行...
2. 两个大语言模型智能体通过各自独立的数据来进行强化学习微调,任务奖励为两者之和。当微调到固定轮次之后,再交换两者的角色,之后反复迭代。 通过此,该团队打造出一款名为 CORY 的即插即用型框架,任何能被用于微调大语言模型的强化学习算法,都可以放在这个框架中进行使用。 图| CORY 的框架(来源:arXiv[1]) 马...
策略梯度算法的目标是找到最优的策略,即让智能体在游戏中获得最高分数或奖励的策略。 工作方式是这样的: 尝试和错误:智能体开始时可能不知道什么是最好的行动,所以它会尝试不同的动作来看哪些动作能得到更好的结果。 评估和学习:每次智能体做出决策并看到结果后,策略梯度算法会评估这个决策是好是坏,并根据这个评估...
基于种群的多智能体深度强化学习(PB-MARL)方法在星际争霸、王者荣耀等游戏AI上已经得到成功验证,MALib 则是首个专门面向 PB-MARL 的开源大规模并行训练框架。MALib 支持丰富的种群训练方式(例如,self-play, PSRO, league training),并且实现和优化了常见多智能体深度强化学习算法,为研究人员降低并行化工作量的同时,...
强化学习研究框架 OpenRL 是基于 PyTorch 开发的,已经在 GitHub 上开源。 OpenRL 是由第四范式强化学习团队开发的基于 PyTorch 的强化学习研究框架,支持单智能体、多智能体、自然语言等多种任务的训练。OpenRL 基于 PyTorch 进行开发,目标是为强化学习研究社区提供一个简单易用、灵活高效、可持续扩展的平台。目前,OpenR...
强化学习如何入门 | 强化学习是一种机器学习方法,它涉及到智能体在环境中通过与环境互动来学习最优行为的领域。以下是一些入门强化学习的建议: 1. 学习基础知识:强化学习涉及到许多概念和术语,因此需要掌握这些基础知识,例如MDP(马尔可夫决策过程),值迭代,策略迭代等。
例如下图中,智能体在执行玩21点的任务时,系统直接要求多模态模型根据目前的状态,在输出思维链之后选择“停牌” (stand)或者“拿牌”(hit),然后直接将对应的动作输入到环境中,得到奖励函数值以及下一个状态。 为了能用直接将强化学习运用到多模态模型的训练中,需要对模型的输入和输出做一些调整,以适应RL训练框架中。
基于种群的多智能体深度强化学习(PB-MARL)方法在星际争霸、王者荣耀等游戏AI上已经得到成功验证,MALib 则是首个专门面向 PB-MARL 的开源大规模并行训练框架。MALib 支持丰富的种群训练方式(例如,self-play, PSRO, league training),并且实现和优化了常见多智能体深度强化学习算法,为研究人员降低并行化工作量的同时,...
OpenRL 是由第四范式强化学习团队开发的基于PyTorch的强化学习研究框架,支持单智能体、多智能体、自然语言等多种任务的训练。OpenRL基于PyTorch进行开发,目标是为强化学习研究社区提供一个简单易用、灵活高效、可持续扩展的平台。目前,OpenRL支持的特性包括: