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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引言：人工智能、大数据概念的兴起，数据分析火了一把，很多公司开始将数据分析师作为单独的岗位来招聘。其实在火起来之前，数据分析已存在于各行各业之中，如市场专员、数据运营、工艺工程师等岗位就涉及到很多数据采集、分析、可视化的工作。笔者曾在某科技制造业工作一年多，亲身感受到数据分析在制造业中的一些应用。所见所思成文，欢迎拍砖。1. 数据分析在制造业的应用1.1 设备异常分析/运行效率计算谈到工厂，很多人
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2023-09-20 17:35:58
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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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作者 | 浅笑 编辑 | 汽车人 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2001.03093.pdf代码链接：https://github.com/StanfordASL/Trajectron-plus-plus摘要对人类运动的推理是安全和社会感知的机器人导航的重要前提。因此，多智能体(或代理)行为预测已经成为自动驾驶汽车等现代
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
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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# 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，
这里基于一篇论文分享一种强化学习的建模过程，它是将通信当中的资源分配问题建立成强化学习方法，首先大概读一遍这个题目，叫“基于多智能体强化学习的无人机网络资源分配”，这里的network是通信网络不是神经网络，资源分配是指通信网络中，频谱资源、信道、带宽、天线功率等等是有限的，怎么管理这些资源来保证能够通信的同时优化整个网络吞吐量、功耗，这个就
为了应对实际环境中复杂的场景，多个智能体协作研究成为了必经之路。但当系统规模较大时，集中制方法不足以满足要求。基于自组织系统控制的多智能体集群研究具备完成复杂任务的能力。机器人实验是智能体集群研究必要手段进行智能体集群研究时，通过不同设计方法建立的机器人系统能否实现预期的行为是衡量该系统性能的依据，主要通过三种方法进行验证：动力学模型、计算机仿真及机器人实验。动力学模型通过随机过程及动力学方法等理
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2024-01-31 11:15:18
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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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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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蓄势数载业初就 | 多智能体协同控制科学研究一瞥 随着工业技术的发展，多智能体协同控制平台目前已在工业操作、巡逻侦察、灾情救援、环境勘探、智能物流、智能农业，和消费娱乐等方面有了长足的发展。智能体（Agent）的概念为无人车、无人机、无人潜艇等自主移动平台建立了统一的研究体系。多智能体系统的协同控制是大规模机器人系统实现实际任务与操作的理论基础。但国内外关于多智能体协同控制平台编队的研究大多
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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# 多智能体马尔科夫模型的Python实现
在人工智能领域，多个智能体之间的协调合作是一个重要的研究课题。多智能体马尔科夫模型（Multi-Agent Markov Decision Process, MMDP）是处理这种情况的一个有效工具。本文将介绍多智能体马尔科夫模型的基本概念，并给出一个简单的Python实现示例。
## 基本概念
多智能体马尔科夫决策过程是对一个环境中多个智能体如何做
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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