文章目录前言多智能体系统的设定合作关系设定下的多智能体系统策略学习的目标函数合作关系下的多智能体策略学习算法MAC-A2C非合作关系下的多智能体策略学习算法MAC-A2C纳什均衡 前言本文总结《深度强化学习》中的多智能体强化学习相关章节，如有错误，欢迎指出。 多智能体系统的设定多智能体系统包含有多个智能体，多个智能体共享环境，智能体之间相互影响。一个智能体的动作会改变环境状态，从而影响其他智能体
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2024-03-17 14:12:50
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文章目录多模态研究学习多模态储备知识---数据模态1 多模态综述2 X-VLM3 ERNIE-VILG4 FLAVA5 OFA6 STA7 多模态行为识别综述8 Text2Images or Text2Video9 多模态数据集 多模态研究学习2021年诺贝尔生理学、医学奖揭晓，获奖者是戴维·朱利叶斯（DavidJulius）和阿代姆·帕塔博蒂安（Ardem Patapoutian），表彰他们在
在这篇文章中，相比于传统的AFSIM，作者开发了一种新的人工智能的系统。相比于传统的AI训练器有充分利用先验知识，训练步长更短更快的特点。在此我们不讨论其系统实现的具体细节，我们仅仅讨论其多智能体条件下的强化学习环境搭建问题。这里的问题是二维多智能体博弈对抗问题(MA2D)。1.实验环境实验搭建的是红蓝双方2v2环境，如下图所示：在强化学习训练的每个回合中，初始状态红蓝战机的位置随机，可以出现在图
本文主要对A Survey on Transfer Learning for Multiagent Reinforcement Learning Systems中的内容进行翻译，重组和摘要。预计两周的时间内完成。 背景多智能体强化学习算法致力于解决，在环境中，智能体需要和其他智能体协作等复杂问题。因为强化学习算法取样的复杂度相当高，因此从零开始，去训练一个复杂的多智能体系统是十分消耗计算
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2024-05-25 20:19:54
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1. MADDPG1.1 MADDPG简介 本章介绍OpenAI 2017发表在NIPS 上的一篇文章，《Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments》。主要是将AC算法进行了一系列改进，使其能够适用于传统RL算法无法处理的复杂多智能体场景。 传统R
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2024-03-15 10:21:38
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多智能体的区域探索创建环境创建智能体训练智能体智能体仿真 此示例演示了一个多智能体协作竞争任务，其中训练了三个近端策略优化（PPO）智能体来探索网格世界环境中的所有区域。 多智能体训练仅在Simulink®环境中支持。 如本示例所示，如果使用MATLAB®System对象定义环境行为，则可以使用MATLAB System（Simulink）块将其合并到Simulink环境中。创建环境本示例中的环
引子从ICLR2020的论文中，选择了强化学习方向的五篇最新论文，简要描述一下论文的中心思想，具体细节请阅读原文。Anytime Multi-Agent Path Finding via Machine Learning-Guided Large Neighborhood Search 本文主要讨论的是方格世界寻路问题，每个agent前往一个目标地点，agent之间不能相互碰撞。主要的思想是用
0 Preliminaries在多智能体强化学习算法中，两个主要的技术指标为合理性与收敛性。合理性（rationality）：在对手使用一个恒定策略的情况下，当前智能体能够学习并收敛到一个相对于对手策略的最优策略。收敛性（convergence）：在其他智能体也使用学习算法时，当前智能体能够学习并收敛到一个稳定的策略。通常情况下，收敛性针对系统中的所有的智能体使用相同的学习算法。Q：为什么不能直接
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2024-05-07 17:55:01
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结论速递强化学习是由两部分组成的：智能体和环境。在强化学习过程中，智能体与环境一直在交互。智能体在环境中获取某个状态后，它会利用该状态输出一个动作 （action），这个动作也称为决策（decision）。这个动作会在环境中被执行，环境会根据智能体采取的动作，输出下一个状态以及当前这个动作带来的奖励。智能体的目的就是尽可能多地从环境中获取奖励。智能体由策略，价值函数及模型构成，智能体的决策过程分为
1，引言许多真实场景涉及多个智能体交互并影响公共环境，例如自动驾驶[1]，传感器网络[2]，机器人技术[3]和游戏技术[4,5]。这些问题可以通过多智能体强化学习（MARL）来解决，智能体采用强化学习（RL）技术发展合作、竞争或合作与竞争行为的混合。由于智能体通常分布在环境中，如今部分可观测性成为MARL[6–8]中的一个基本假设，在这种情况下，智能体只能获得本地的观察结果，而不能了解环境整体状况
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2024-05-05 19:34:15
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目录 1.1 决策（Decision Making）1.2 应用1.2.1 飞行器防撞1.2.2 自动驾驶1.2.3 乳腺癌筛查1.2.4 金融消费与投资组合配置1.2.5 分布式野火监测1.2.6 火星科学探索1.3 方法1.3.1 显式编程1.3.2 监督学习1.3.3 优化理论1.3.4 规划1.3.5 强化学习1.4 历史发展1.4.1 经济学1.4.2 心理
多智能体系统(MAS)纵览===================================================Part 11.介绍分布式人工智能(DAI)DAI算法根据下述三种方法划分为三个类别：①平行AI：并行解决问题；②分布式解决问题：划分为子问题；③多智能体系统：智能体与邻近智能体或与环境互动来学习上下文或动作 ===============================
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2024-03-29 13:38:03
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随着科技的发展，以信息化为支撑的系统化操作将成为未来信息对抗的主要形式，“基于快吃慢食的观察-导向-决策-行动（OODA）”成为重要的制胜机制。感知能力是OODA循环的主要环节。通过人工智能技术赋能感知系统，可以抓住机会控制局面，带动后续环节高效运行，缩短循环求解时间，为信息对抗提供机会和关键支撑。无人机机动性强，视野宽广，因此可以快速感知地形并捕获目标。无人机将采集到的感知信息传输给UGV，可以
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2024-08-27 13:58:23
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1、文章信息《Succinctand Robust Multi-Agent Communication With Temporal Message Control》这是哈弗大学发表在计算机顶级会议Nips2021上的一篇文章。2、摘要目前的研究已经证明了, 在合作的多智能体强化学习中智能体之间引入通信可以明显的提升全局的表现。然而，现有的交互机制常常需要智能体在可靠的通信通道运行时交换大量信息。这
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2024-06-10 15:39:03
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摘要：本文研究了基于多智能体强化学习的车辆网络的频谱共享问题，其中车辆对车辆(V2V)链路复用了车辆对基础设施(V2I)链路占用的频谱。在高机动性的车辆环境中，快速的信道变化妨碍了在基站收集精确的瞬时信道状态信息以进行集中资源管理的可能性。针对这一问题，我们将资源共享建模为一个多智能体强化学习问题，然后使用基于指纹的深度q -network方法来解决该问题，该方法适用于分布式实现。每个
根据我们希望实现的目标以及衡量其成功的标准，我们可以采用多种方法来创建人工智能。它涵盖的范围极其广泛，从自动驾驶和机器人这样非常复杂的系统，到诸如人脸识别、机器翻译和电子邮件分类这些我们日常生活的常见部分，都可以划为人工智能的领域范畴之内。阅读完下面这篇文章，也许你就会了解真正创建人工智能所需要的东西有哪些。《你真的知道什么是人工智能吗》https://hackernoon.com/so-you-
四类小球，挑战不同决策路径Go-Bigger采用Free For All（FFA）模式来进行比赛。比赛开始时，每个玩家仅有一个初始球。通过移动该球，玩家可吃掉地图上的其他单位来获取更大的重量。每个队伍都需和其他所有队伍进行对抗，每局比赛持续十分钟。比赛结束后，以每个队伍最终获得的重量来进行排名。在一局比赛中共有分身球、孢子球、食物球、荆棘球四类球。分身球是玩家在游戏中控制移动或者技能释放的球，可以
系统简介
基于ROBO-MAS多智能体自主协同高频投影定位系统通过采用ROBO-MAS桌面型群体智能机器人，在小型实验场地内通过高频光电投影定位技术实现机器人位置感知和数据通讯，实现“开放式群体智能研究和多智能体自主协同”的研究目标。
系统为群体智能研究和多机器人任务协同研究搭建基础科研平台，系统完全开放软硬件接口，提供人机交互软件控制系统中智能机器人路径规划、自主避障、智能跟随、自动循迹、
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2024-04-03 00:04:34
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多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是强化学习的一个重要分支，专注于训练多个智能体在复杂环境中协同工作或竞争。与单智能体强化学习不同，多智能体强化学习需要考虑智能体之间的交互和协作，这使得问题更加复杂和具有挑战性。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练多智能体强化学习模型。本文将详细介绍如何使用DeepSe
2.1智能体和环境 智能体的概念是任何通过传感器感知环境并通过执行器作用于该环境的事物都可以称之为智能体。而这一切所能规定的智能体范围不只是机器人，扫地机器人等人造智能体。甚至于人类，以及其他生物都属于智能体。而这个环境在理论上是包括整个宇宙。但是不只是人造智能体，人类或其他生物智能体在感知环境时。都会只关心其中的某一部分，例如人在过马路的时候会左右看来回车辆
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2024-09-03 19:06:55
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