紧急事态处置城市公共安全包含自然灾害事故灾难、公共卫生事件、社会安全事件、事故灾难，在城镇化快速发展的今天，作为维护公共安全的职能部门，带来了新的挑战。 乾元通科技使用多径混传、多路聚合技术，开发出的智能融合通信设备，在视频图传、移动执法、应急指挥、应急抢险等各领域，提供高稳定、高带宽、高安全的通信保障。现场执法公安部门根据需要赶赴现场进行紧急事态的现场处置，可增强社会公信力，弘扬社会
1. 多智能体强化学习(MARL)核心概念多智能体系统(MAS)中，多个智能体同时学习并相互影响，产生了单智能体RL中不存在的独特挑战：1.1 关键特性• 非平稳性：其他智能体的学习使环境动态变化
• 信用分配：难以确定个体对全局奖励的贡献
• 通信结构：智能体间信息交换的协调
• 合作与竞争：混合动机的复杂交互1.2 主要算法类别算法类型代表方法适用场景完全中心化MADDPG合作型任务完全去中心
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
文章标题强化学习Reinforcement Learning的多智能体系统协作机制关键词：强化学习、多智能体系统、协作机制、分布式学习算法、Q学习算法、SARSA算法、动态规划算法、模拟退火算法、共同优化算法、分布式实现、自动驾驶、游戏应用、未
目标识别 （1）并交集 （2）非极大值抑制 (Non-maximum suppression, NMS) 在目标检测过程中，对于一个物体，会预测出多个位置范围（boundingbox, bbox），NMS 就是要排除与真实情况重叠度低的位置范围，只保留重叠度最高的那个重叠度低位置范围的位置信息。 （ ...
转载
2021-10-27 09:11:00
352阅读
2评论
1. 多智能体强化学习(MARL)1.1 基础概念与分类多智能体系统(MAS)根据信息结构可分为：完全合作型：所有智能体共享奖励函数完全竞争型：零和博弈场景混合型：既有合作又有竞争import numpy as np
from itertools import product
class MultiAgentEnv:
def __init__(self, grid_size=5, n_a
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
文章目录论文：ACTION SEMANTICS NETWORK: CONSIDERING THE EFFECTS OF ACTIONS IN MULTIAGENT SYSTEMS存在的问题&研究动机&研究思路创新点算法框图实验some points 论文：ACTION SEMANTICS NETWORK: CONSIDERING THE EFFECTS OF ACTIONS IN
MAS：Multi-Agent System 智能体交流一、MAS交流二、言语行为理论三、智能体交流语言1、KQML2、FIPAFIPA IPs3、JADE4、KIF5、XML6、Ontologies 一、MAS交流自治智能体可以控制状态和行为方法是根据智能体的自身利益来执行的智能体可以执行交流动作，即试图影响其他智能体智能体之间的沟通意味着互动，即智能体执行沟通后行为二、言语行为理论MAS中的交
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-
离散化，把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。
通俗的说，离散化是在不改变数据相对大小的条件下，对数据进行相应的缩小。例如：
原数据：1,999,100000,15；处理后：1,3,4,2；
原数据：{100,200}，{20,50000}，{1,400}；
处理后：{3,4}，{2,6}，{1,5}；中文名 离散化
外文名 Discretization
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
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
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
转载
2024-09-03 19:06:55
149阅读
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
