Multi-Robot Path Planning Method Using Reinforcement Learning期刊：applied science MDPI 总结：使用VGG进行特征提取，再使用DQN进行决策。论文质量较低，缺乏很多重要内容，如：环境搭建、数据集介绍、action和state的相关描述，还有很多typo；而且论文中并未体现出多机器人的思想。论文模型图非常简单，画了跟没画
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2023-08-04 21:55:59
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# 多智能体停车路径规划：Python实现
随着城市化进程加快，停车难问题日益严重。为了解决这一问题，多智能体（Multi-Agent）系统被引入，用以优化停车路径规划。本文将介绍如何使用Python进行多智能体停车路径规划，并提供代码示例和流程图。
## 多智能体停车路径规划简介
多智能体系统指多个自主代理（智能体）相互协作以完成特定任务。在停车路径规划中，每个智能体代表一辆车，目标是在拥
原创
2024-10-15 04:12:19
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1. 简介近些年，多个移动智能体的运动规划问题成为一个越来越受关注的问题。无论在机器人领域，还是在视频游戏等多个其他领域，该问题都有很多的影响。解决这类问题的一个普遍思路是进行持续的导航。这些方法通常包括一个持续的“感知——行动”循环，在每个循环中，智能体通过感知模块观察周边环境，并通过行动模块进行移动。在这个过程中，全局路径规划和局部碰撞避让往往是解耦的。因此，局部避障技术成为解决这类问题的关键
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2023-11-05 22:16:29
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1 背景多智能体系统（MAS）在解决复杂问题中具有重要地位，然而大多数的MAS内部agent的通讯都是通过定义实现的，即if-else的规则集，这样不仅对于不同的MAS要重新定义，而且也难以获得最优的通讯定义方式。利用“万物皆可one layer”的思想，Sainbayar Sukhbaatar提出了针对完全合作任务的CommNet网络，实现了通过训练的方式进行定义agent间的通讯过程。 论文原
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2023-12-24 13:34:28
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人类对未知领域总是充满好奇和敬畏。因为好奇，所以不断探索，因为敬畏，所以小心谨慎。 谈到人工智能，已经不仅仅是停留在智能手机、家用电器这个层次，要知道，人工智能的作用，不仅仅是为了方便生活，它还有一个重要的使命，那就是，帮助人类，完成对未知领域的探索。 随着人工智能的不断发展，机器人对于人类来说已经不再是一个稀奇的事务，商场里、银行中，随处都可能见到机器人的身影，但是，一个机器
# 实现多智能体系统的Python指南
在现代的软件开发中，多智能体系统(Multi-Agent Systems, MAS)被广泛应用于解决复杂的问题。这篇文章将指导你如何使用Python来实现一个基本的多智能体系统。我们将通过一个简单的例子，展示如何创建和管理多个智能体，并通过图表和类图来帮助理解。
## 流程概述
在开始编写代码之前，让我们首先了解整个实现过程。我们将这些步骤清晰地列出，
目录多智能体编队基本分类多智能体编队的其他分类方式基于位置的编队控制：基于位移的编队控制基于距离的编队控制基于无向图的双积分模型： 多智能体编队基本分类基于位置的编队控制：智能体感知自己相对于全局坐标系的位置。它们主动控制自己的位置，以实现所需的队形，这是由相对于全局坐标系的所需位置规定的。基于位移的编队控制：智能体主动控制其相邻智能体的位移以实现所需的队形，这个队形是在假设每个智能体能够感知其
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2024-01-28 00:07:08
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1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 多智能体系统是多个智能体组成的集合，它的目标是将大而复杂的系统建设成小的、彼此互相通信和协调的，易于管理的系统。它的研究涉及智能体的知识、目标、技能、规划以及如何使智能体采取协调行动解决问题等。研究者主要研究智能体之间的交互通信
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2023-09-09 08:19:02
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# 多智能体仿真 Python 教程
在进行多智能体仿真时，我们通常分为几个步骤进行设计和实现。本文将带你一步一步地完成这个过程。
## 流程概述
首先，让我们看看实现多智能体仿真的基本步骤。下面是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述 |
|---------|--------------------------|
| 步骤1 |
原创
2024-09-22 05:01:07
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# 多智能体博弈与Python实现
## 引言
多智能体博弈（Multi-Agent Game Theory）是研究多个决策者或代理体如何在不确定性和竞争的环境中进行决策的一门学科。这个领域与经济学、计算机科学、人工智能等多种学科交叉密切。随着技术的发展，特别是在机器学习和人工智能领域，多智能体博弈的应用越来越广泛。例如，在机器人领域，多个机器人需要同时协作完成任务；在网络安全领域，多个攻击者
随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。那么，人工智能目前都应用在哪些领域，运用了怎样的技术原理呢？什么是人工智能？人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。 曾经有很多人戏称，人工智能就像一列火车，你苦苦期盼，它终于来了，然后它呼啸而过
# Python构建多智能体系统
多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）是指由多个智能体通过交互和协作来解决问题的系统。智能体可以是任何具有感知、学习和决策能力的实体，如机器人、软件代理等。本篇文章将介绍如何使用Python构建一个简单的多智能体框架，并通过例子展示其工作原理。
## 多智能体系统的基本概念
在多智能体系统中，每个智能体都有自己的目标、知识和决策能力
原创
2024-09-10 06:00:06
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人工智能技术的兴起以及推动，Python这门课程变得越来越受欢迎了，那么关于Python开发的优势你都了解吗?今天带领大家认识一下吧。1、Python就业竞争率低：通过数据显示，Python人才的需求占比非常大，但是目前专业Python人工智能培训班的机构并不是很多，供应链有限，但是需求量很大，择业率更高。2、自从人工智能技术兴起以后，各行各业都在探索人工智能的应用，从整体来说Python人工智能
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2023-09-04 10:41:31
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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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目录监督学习最小二乘（LS）估计递归最小二乘（Recursive LS）最小均方（LMS）随机逼近法单智能体强化学习值函数（the value function）马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes，MDP） 传统的自适应控制着重于介绍模型参考自适应控制的传统方法和使用 Lyapunov 技术的非线性自适应控制。当前适应性和学习系统的内容中更强调强化学习的思想。其
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2024-05-28 13:03:13
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多智能体集群是一种技术，它可以将多个智能体(也称为经验代理)结合起来，以形成一个智能体的集合。每个智能体都可以独立地根据其自身的感知能力，决策能力和行为能力来构建行为。这种技术可以被用于解决许多复杂的问题，比如智能系统、人工智能、机器学习和推理等。多智能体集群的构建通常包括许多元素，例如每个智能体的感知能力、决策能力、行为能力、环境接口(它们可以与环境进行交互)以及学习机制(可以从环境中获取知识)
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2023-07-31 11:25:08
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AirSim多台无人机控制封装 文章目录AirSim多台无人机控制封装前言闲谈本文实现的效果一、修改settings.json配置文件二、Base类封装1.建立configs.yaml配置文件2.类封装工程结构总结 前言闲谈拖了很久也没有更新文章，一个是因为项目紧急，当前做的仿真工作是为论文服务的，好消息是实验部分已经完成验证，有望在一个月左右完成初稿，届时仿真部分的代码工程会在Github开源，
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2024-09-24 14:02:39
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一、引言1.1、概述多智能体协同控制系统即多个智能体组成的集合，它的目标是将大而复杂的系统集成设成小的、彼此互相通信和协调的、易于管理的系统。多智能体协同控制系统在表达实际系统时，通过各智能体间的通讯、合作、互解、协调、调度、管理及控制来表达系统的机构、功能及行为特性。多智能体系统控制具有自主性、分布性、协调性，并具有自组织能力、学习能力和推理能力。采用多智能体协同控制系统解决实际应用问题，具有很
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2024-01-10 14:30:06
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今年是双11的第十个年头，这十年也可以说是快递业的十年变迁史。随着互联网与电商的蓬勃发展，快递已经成为大众生活不可或缺的因素。然而，逐渐走高的人力成本，也成为快递这一劳动密集型的产业面临着的问题，快递已经无法再凭借扩大人力规模的传统模式来实现线性增益。因此如何利用自动化，智能化的手段来节支增效、提升快递物流系统的效率， 就成为了快递业必须要解决的问题。韵达快递意识到了这一点，因此早在多年前就开始尝
多智能体感知与协同调度非结构化场景多智能体网联协同感知与动态决策平台整体实现框架SLAM建图hdl 定位障碍物检测局部路径规划与路径跟随上层调度算法Demo补充 非结构化场景多智能体网联协同感知与动态决策本篇介绍一个多智能体协同感知，协同动态调度决策的系统。系统包括基于3D点云的SLAM建图(lego-loam)，3维定位（hdl_localization），3D障碍物检测(传统聚类算法)，部署
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2023-10-28 10:18:48
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