目录1.前言2.Gmmaping算法介绍2.1Gmapping的前世今生 2.1.1降低粒子数量 2.1.2缓解粒子耗散和多样性丢失2.2Gmapping算法的优缺点3.Gmapping算法源代码的安装与编译3.1安装依赖库3.2下载Gmapping源代码3.2.1方法一：3.2.2方法二：4.
MapReduce提升Reduce负载过高配置多个Reduce动态指定手动指定配置MapReduce分区Shuffle自定义分区序列化与反序列化多列数据自定义数据类拼接字符串MapReduce程序的分类三大阶段五大阶段排序排序报错自定义数据类实现比较器接口自定义数据类型实现自定义排序自定义排序器实现自定义排序 MapReduce入门Reduce负载过高Input阶段会读取数据，并切片（split
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2024-07-02 22:26:33
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Shadow Mapping阴影映射(Shadow Mapping)：我们以光的位置为视角进行渲染，能看到的东西都将被点亮，看不见的一定是在阴影之中了。在深度缓冲里的一个值是摄像机视角下，对应于一个片段的一个0到1之间的深度值。如果我们从光源的透视图来渲染场景，并把深度值的结果储存到纹理中，就能对光源的透视图所见的最近的深度值进行采样。最终，深度值就会显示从光源的透视图下见到的第一个片段了。我们管
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2024-07-22 22:33:14
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前言：近端策略优化(proximal policy optimization, PPO) 首先先进行一个引入。在之前的内容中介绍过同策略和异策略的问题，先来复习下这两个的定义： 同策略：学习的智能体与和环境交互的智能体是同一个 异策略：学习的智能体与和环境交互的智能体不是同一个 之前在将策略梯度的时候，结论式的该出了策略梯度采样的数据只能够使用一次。这个其实很浪费的。策略梯度中
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
相关文章：1.QMIX算法简述QMIX是一个多智能体强化学习算法，具有如下特点： 1. 学习得到分布式策略。 2. 本质是一个值函数逼近算法。 3. 由于对一个联合动作-状态只有一个总奖励值，而不是每个智能体得到一个自己的奖励值，因此只能用于合作环境，而不能用于竞争对抗环境。
原创
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。
原创
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，
原创
2022-02-22 14:33:21
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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
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 ...
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
原创
2022-02-22 14:25:42
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MAPPO动作类型改进（一）——连续动作改进说明第一步：更改env_wappers.py里面的参数第二步：更改distributions.py参数第三步：更改env_runner.py第四步：更改act.py结语 说明在前几篇文章中博主已经大致介绍过MAPPO算法代码的大致流程，在接下来的文章中博主会针对如何改进动作类型以更好地帮助大家结合自己的环境使用MAPPO算法。本文和后续改进全部基于lig
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2024-05-08 12:59:56
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目录1. Policy-based：1.1MADDPG(NIPS2017):1.2 COMA(AAAI2018):1.3MAPPO2.Value-based2.1 VDN(AAMAS2018)2.2QMIX(ICML2018)模拟环境 1. Policy-based：1.1MADDPG(NIPS2017):参考博客：多智能体强化学习算法【二】【MADDPG、QMIX、MAPPO】 超级经典，是基
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2024-06-22 20:12:15
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今天看xuance强化学习中pettingzoo的mappo算法, MAPPO_Clip_Learner 类中的update()出现了expand ()函数正好记录下expand(*sizes)函数其中 sizes 是一个整数序列，指定了每个维度的新大小。如果使用 -1 表示在该维度上保持原始大小不变如果指定的尺寸大于原始尺寸，该维度会被扩展如果指定的尺寸等于原始尺寸，该维度保持不变。e
原创
2024-06-27 10:26:45
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