个人以为，从研究内容来看，多智能体强化学习更多研究的是智能体之间的交互和关联，寻求在多智能体强化学习中所有智能体之间达到均衡状态；分布式强化学习的研究则侧重于强化学习低采样效率的问题，嵌入并行计算以高效加速模型训练过程并提高学习效果。以下将对两者相关研究内容进行简述以显看出两者的区别。1 多智能体强化学习根据具体应用中智能体之间的关系，将多智能体问题分为完全合作式、完全竞争式、混合关系式三种类型。
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2024-08-15 11:07:06
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多智能体强化学习与博弈论-博弈论基础3之前主要介绍了如何判断博弈中是否到达了纳什均衡，在这篇文章中将主要介绍如何计算纳什均衡。本文主要介绍下列几种情况下的纳什均衡两个智能体，每个智能体有两个动作两个智能体，每个智能体有多个动作，零和博弈非零和，每个智能体有多动作零和博弈Minimax Theoram：For every two-person, zero-sum game with finitely
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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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
一、作战推演的智能决策核心技术具体分类如下图：1、强化学习技术框架1)强化学习主流算法： A)基于值函数的强化学习 B)基于策略的强化学习2)深度学习结合强化学习 &
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2024-04-26 14:13:11
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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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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
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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编辑 | 深蓝前沿背景vSLAM在计算机视觉和机器人领域取得了长足的进步，并已成功应用于自主机器人导航、AR/VR等多个领域。然而，vSLAM 无法在动态复杂的环境中实现良好的定位通过将语义信息与 vSLAM 相结合，语义 vSLAM具有解决上述问题的能力。本文探讨了语义vSLAM的三个主要问题：语义信息的提取与关联、语义信息的应用以及语义vSLAM的优势。然后，我们收集并分析
作者 | dianyunPCL 摘要现有的多摄像机SLAM系统假设所有摄像机的快门都是同步的，这在实际使用中通常很难满足。在这项工作中，我们提出了一种考虑异步传感器观测的广义多相机SLAM方案。我们的框架集成了一个连续运动模型，以在跟踪、局部建图和回环闭合期间跨异步多帧关联信息。为了进行评估，我们收集了AMV Bench，这是一个具有挑战性的新SLAM数据集，使用我们的异步多
文章目录前言一、AI智能体是什么二、我们最为熟知的AI智能体三、我们如何创建一个自己定义的智能体1.文心智能体平台2. 创建一个自己的智能体四、知心大姐姐总结 前言随着互联网技术的不断发展，我们所了解的信息页越来越多，在这个互联网技术越来越发达的时代，很多人的精神是较为空虚的，我们迫切的需要一个能够与我们无所不聊，关心，呵护我们精神世界的存在。一个知心的大姐姐。一、AI智能体是什么AI智能体是基
存在的问题&研究动机&研究思路在多智能体协作任务中，智能体通信是一种有效方式。但是智能体数量很多的时候，对某个智能体来说，他很难确定哪些信息是有价值的，这使得通信效果大打折扣甚至起副作用。在真实世界中，通信需要消耗高带宽和计算复杂度。预先定义的通信机制有可能会限制通信的效果和抑制一些潜在的协作策略。创新点整个算法框架遵循actor-critic框架，包含策略网络、值网络、注意力单元
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2024-07-15 15:07:40
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多智能体系统深度强化学习：挑战、解决方案和应用的回顾摘要介绍背景：强化学习前提贝尔曼方程RL方法深度强化学习：单智能体深度Q网络DQN变体深度强化学习：多智能体挑战与解决方案MADRL应用结论和研究方向参考 摘要强化学习算法已经存在了几十年，并被用于解决各种顺序决策问题。然而，这些算法在处理高维环境时却面临着巨大的挑战。深度学习的最新发展使RL方法能够为复杂和有能力的智能体驱动最佳策略，这可以在
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2024-09-04 14:20:38
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这次介绍一下我们在多智能体强化学习上的一篇新的工作：Collaborative Q-learning (CollaQ)。这个工作是Facebook AI Research和UC Berkeley合作的，由BAIR Open Research Commons支持（Announcing the BAIR Open Research Commons）。代码已开源： facebookres
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2024-09-22 11:02:57
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来自斯坦福的研究者提出了 IMMA，一种利用隐空间多层图 (multiplex latent graphs) 来表征多种独立的交互类型，并使用一种新型的多层图注意力机制 (multiplex attention mechanism) 来描述个体间交互强度的行为及轨迹预测模型。该方法不仅大幅提升了预测的准确度，同时也具有很强的可解释性 (interpretability) 和泛化能力 (zero-s
文章目录内容摘要群体决策智能研究背景博弈论多智能体强化学习研究展望 内容摘要·随着以图像识别为代表的“感知智能”日趋成熟，越来越多的人工智能研究者开始关注以AlphaGo为代表的“决策智能”。在即将来临的物联网时代，群体决策智能将成为一个研究重点。·传统上，博弈论研究的是多个智能体的理性决策问题。它定义了动作、收益等博弈基本概念，侧重分析理性智能体的博弈结果，即均衡。然而，在很多现实问题中，博弈
多智能体的路径跟随控制总览创建环境创建智能体训练智能体智能体仿真 此示例显示了如何训练多个智能体以共同执行车辆的路径跟踪控制（PFC）。 PFC的目标是通过控制纵向加速度和制动，使车辆以设定的速度行驶，同时保持与领头车的安全距离，并通过控制前转向角保持车辆沿其车道中心线行驶 。 有关PFC的更多信息 总览训练DDPG路径跟踪控制智能体中显示了训练强化学习智能体以执行PFC的示例。 在该
“导航定位与授时”欢迎您本文引用格式：王 璐，杨功流，蔡庆中，等.基多智能体协同视觉SLAM技术研究进展[J].导航定位与授时,2020, 7(3)：84-92.王 璐，杨功流，蔡庆中，陈 威，闫旭亮(北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院，北京 100191)摘 要：多智能体的协同视觉SLAM系统在地面机器人或空中飞行器梯队中应用得越来越广泛。由于不同的智能体之间会交换或共享信息，协同视觉SLA
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2024-05-24 09:51:50
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作为一名软件开发人员，我相信大家都对面向对象技术有个比较深刻的认识。面向对象技术的确为提高软件开发效率做出了巨大的贡献。但是在我们的开发过程中，面向对象也暴露了一些不足，其中最主要的不足可以归纳为：面向对象技术并不是对现实世界的最贴切的模拟。既然出现了不足，那么在这种特定的背景下，必然会出现一种软件开发理论和技术来解决软件开发中的问题。这就是智能体Agent。本文首先介绍一下智能体的基本概念，然后
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2023-10-12 11:55:44
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