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 ===============================
智能体（Agent）：具有自治性、社会性、反应性和预动性的基本特征的实体，也可被看作是相应的软件程序或者是一个实体（比如人、车辆、机器人等）多智能体系统（Multi-Agent System）：多个相互作用的智能体，各个智能体之间通过相互通信、合作、竞争等方式，完成单个智能体不能完成的，大量而又复杂的工作智能体的三个主要工作组件：传感器：检测环境变化执行器：能量转化为运动（e.g. 电机、齿轮）效
0. 摘要深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)近年来取得了突破性的成果，出现了大量与之相关的算法和应用。最近的很多研究已经不仅仅局限于单智能体强化学习，进而开始研究多智能体学习场景下的深度强化学习。这篇综述的首要目的是对目前的多智能体深度强化学习（Multiagent Deep Reinforcement Learning, MDRL）相关文献力求做一个
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 &
多智能体强化学习与博弈论-博弈论基础2Repeated Games(重复博弈)之前我们介绍了一些单次博弈的例子，除了单次博弈外，重复博弈也是经常在我们生活中出现的。在重复博弈中智能体有机会在单次的博弈中占到对手的便宜，但是由于考虑到后来还有博弈，可能其它的智能体会采取对自己更为不利的策略，智能体为了有更好的长期收益，所以决定智能体策略的选择会更加复杂。在重复博弈的过程中不仅要考虑当前这次的博弈，还
#多智能体博弈强化学习研究综述笔记 1. 摘要要点 将博弈理论引入强化学习： 可以很好的解决智能体的相互关系 可以解释收敛点对应策略的合理性 可以用均衡解来替代最优解以求得相对有效的策略。 强化学习算法解决不了不存在最优解的问题。 论文的内容： 近年来出现的强化学习算法 当前博弈强化学习算法的重难点 ...
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2021-09-24 20:38:00
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#多智能体博弈强化学习研究综述笔记 扩展式博弈 完全信息的扩展式博弈 纳什在博弈论中主要的贡献是证明了在有限玩家有限次标准型博弈下，一定存在混合策略的纳什均衡。但是这个纳什均衡是假设玩家在决策时，其他玩家的策略不会改变，但在扩展式博弈中先决策玩家无法知 道后决策玩家的策略，所以会导致不可置信的纳什均 ...
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2021-09-28 19:15:00
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#多智能体博弈强化学习研究综述笔记2 标准博弈 共同利益博弈： 常见的有团队博弈、势博弈和 Dec-POMDP 团队博弈：对于构建分布式 AI (DAI)至关重要。 存在的问题：若博弈存在多个纳什均衡，即使每个智能体之间的学习目标幵不冲突，也会导致智能体最终不会学到最优策略的问题。 Sandholm ...
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2021-09-26 15:01:00
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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
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
机器人技术与应用前言 目前的工业系统正向大型、复杂、动态和开放的方向转变，传统的工业系统和多机器人技术在许多关键问题上遇到了严重的挑战。分布式人工智能(DAI，Distributed Artificial Intelligence)与多智能体系统(MAS,Multi-Agent System)理论为解决这些挑战提供了一种最佳途径。将DAT、MAS充分应用于工业系统和多机器人系统的结果，便产生了一门
最近在学习多智能体的强化学习，看了几篇高质量基础论文，发现还是很有必要将强化学习的体系简单过一遍，然后再有针对性地练习代码。推进文章：多智能体强化学习路线图 (MARL Roadmap)总结：从0开始强化学习——强化学习的简介和分类 &n
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
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
“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
多智能体MAPPO代码环境配置以及代码讲解MAPPO代码环境配置代码文件夹内容讲解配置开始配置完成后的一些常见问题小技巧现在我还在学MAPPO，若还有好技巧会在这篇文章分享，需要MAPPO后期知识的小同学可以关注我哦！ MAPPO代码环境配置MAPPO是2021年一篇将PPO算法扩展至多智能体的论文，其论文链接地址为：https://arxiv.org/abs/2103.01955 对应的官方代
存在的问题&研究动机&研究思路利用额外状态信息学习联合动作价值的策略是一种attractive的方式，但分散式的策略尚不清晰，因此提出QMIX。在部分可观测的情况下，只能依靠每个智能体历史的局部观测信息进行决策。分散式的策略可以通过集中式的方式进行训练。这可以获得额外的状态信息，消除智能体之间通信的约束。这种方式遵循CTDE框架。通过全局状态和联合动作得到的总体的Q值不能很好的提取
多智能体的协作类型（1）完全协作型：系统中的智能体围绕一个共同的全局目标全力以赴地协作，各个智能体没有自己的局部目标。（2）协作型：系统中的智能体具有一个共同的全局目标，同时各个智能体还有与全局目标一致的局部目标。（3）自私型：系统中不存在共同的全局目标，各智能体都为自己的局部目标工作，而且目标之间可能存在冲突。（4）完全自私型：系统中不存在共同的目标，各智能体都为自己的局部目标工作，并且不考虑任
多智能体强化学习（四）多智能体RL1. 问题的公式：随机博弈2. 解决随机对策2.1 基于价值的MARL方法2.2 基于策略的MARL方法2.3 纳什均衡的求解概念2.4 特殊类型的随机策略2.5 部分可观测的设置 在多智能体场景中，就像在单智能体场景中一样，每个智能体都在尝试通过试错程序来解决顺序决策问题。不同的是，环境状态的演变和每个智能体收到的奖励功能现在由所有智能体的联合行动决定（见图
1，多智能体系统 (mutli-agent system)MAS1.1 单智能体单智能体：任何独立的能够思考并可以同环境交互的实体都可以抽象为智能体。单智能体特性：自治性，反应性，主动性，社会性，进化性图1 生物圈的agent1.2 多智能体多智能体系统：MAS是指具有大量分布式配置的半自治或自治的智能体（或子系统）通过网络互联所构成的复杂的大规模系统，它是系统的系统MAS优点：可以执行分布式的任
