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
多智能体的区域探索创建环境创建智能体训练智能体智能体仿真 此示例演示了一个多智能体协作竞争任务，其中训练了三个近端策略优化（PPO）智能体来探索网格世界环境中的所有区域。 多智能体训练仅在Simulink®环境中支持。 如本示例所示，如果使用MATLAB®System对象定义环境行为，则可以使用MATLAB System（Simulink）块将其合并到Simulink环境中。创建环境本示例中的环
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2022-02-22 14:32:34
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一、引言本章介绍OpenAI 2017发表在NIPS 上的一篇文章，《Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments》。主要是将AC算法进行了一系列改进，使其能够适用于传统RL算法无法处理的复杂多智能体场景。
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2022-02-22 14:32:52
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近些年，多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning，MARL）取得了突破性进展，例如 DeepMind 开发的 AlphaStar 在星际争霸 II 中打败了职业星际玩家，超过了 99.8% 的人类玩家；OpenAI Five 在 DOTA2 中多次击败世界冠军队伍，
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2022-02-22 14:33:21
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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
1.连续动作状态空间算法1.1MADDPG1.1.1 简介Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments这是OpenAI团队和McGill大学、UC Berkeley于2017合作发表在NIPS（现在称NeurIPS）上，关于多智能体强化学习
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2022-02-22 14:25:42
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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
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
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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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-
多智能体强化学习算法分为 中心式和分散式 中心式的思想是考虑一个合作式的环境，直接将单智能体算法扩展，让其直接学习一个联合动作的输出，但是并不好给出单个智能体该如何进行决策。分散式是每个智能体独立学习自己的奖励函数，对于每个智能体来说，其它智能体就是环境的一部分，因此往往需要去考虑环境的非平稳态，并 ...
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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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
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
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
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
