概述在我之前的工作中，我自己总结了一些多智能体强化学习的算法和通俗的理解。首先，关于题目中提到的这三个家伙，大家首先想到的就是强化学习的五件套：状态：s奖励：r动作值：Q状态值：V策略：多智能体强化学习（Multi agent RL，MARL）考虑的是多智能体的协作，在MARL中我们还可以见到这些元素的影子。 简单的讲，MARL考虑的是每个agent的模型之间的特征通信和训练一个全局的动作值Q，其
完成下面这个有趣的实验，你所需要的东西有：1.路由器（能够形成局域网，且电脑已用网线连接）2.一个智能音箱（本教程使用的是亚马逊 Echo Dot 2）3.主板支持wake on lan (大部分都支持)4.一个树莓派原理流程图如下：接下里将按照这个流程图进行讲解，首先是智能音箱和树莓派的连接，我们需要让树莓派发出信号，让智能音箱将其认作是智能家居并连接。由于我使用的是亚马逊的智能音箱，因此我选择
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2024-02-27 10:01:27
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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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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
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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# 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，
IDC、中国信息化百人会、中国信息通信研究院、中国人工智能产业发展联盟与华为联合编撰的《智能体白皮书》指出，在第四次工业革命爆发前的历史拐点，“智能体”的新理念将推动城市、行业、企业在智能升级中合理运用这一参考架构，从而加快整个社会的高质量发展。白皮书显示，在智慧社会，数据作为重要的生产要素，需要通过“任意对象和信息的数字化”“任意信息的普遍联接”以及“海量信息的存储和计算”的关键共性数字基础设施
OpenAI刚刚开源了一个大规模多智能体游戏环境，这是一个大规模强化学习模拟器，支持大量智能体同时在线，而训练只需一个桌面CPU。OpenAI今天重磅发布 Neural MMO，这是一个“大规模多智能体”虚拟训练平台，它将AI智能体扔进一个类似RPG的世界——一个拥有资源收集机制和玩家对战机制的完整游戏世界！OpenAI在最新博客文章中写道：“大型多人在线游戏(Massively Mul
智能体 Python 代码及其应用
## 引言
随着人工智能的快速发展，智能体成为了一个热门的研究领域。智能体是指可以感知环境并采取行动以实现特定目标的实体。在现实世界中，我们可以将智能体比作一个具有一定智能的机器人。而在计算机科学领域，我们可以使用代码来实现智能体。
本文将介绍如何使用 Python 代码来实现一个智能体，并探讨智能体在现实生活中的应用。
## 实现智能体的 Python
原创
2024-01-21 09:58:42
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近两年，多智能体强化学习（MARL）的研究日趋火热，和single RL相比，MA问题显然更加复杂 (e.g. non-stationary, credit assignment, communication etc.)，那么我们其实就更迫切的需要一些对应的benchmark环境来支撑我们的算法研究，接下来的介绍主要由简单到复杂的顺序：
1. Multi-agent Rein
你们知道什么是一键ai绘画吗？它指的是利用人工智能技术快速生成艺术品或图像的功能。我们只需要提供一张图片或者简单的线条，就可以通过该功能生成具有艺术效果的图像。这种功能往往应用于广告设计、电影制作、游戏开发等地方。它可以快速创建视觉效果鲜明的广告海报、动态场景制作和特效处理、角色设计等方面。听起来是不是很有趣，小伙伴是不是想知道可以ai绘画的工具有什么，想知道ai绘画工具哪个好吗？可以继续看以下的
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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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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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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本文探讨了大语言模型驱动的多智能体系统架构设计。首先分析了单智能体系统的局限性，如工具过多、上下文复杂等问题，进而提出通过多智能体分解任务以提升效率。文章详细介绍了七种主要的多智能体架构模式：并行模式（独立执行任务）、顺序模式（链式处理）、循环模式（迭代改进）、路由模式（按类别分发）、聚合模式（结果合成）、网络模式（去中心化协作）和监督者模式（集中控制）。针对每种模式提供了Python代码示例和适用场景分析，并比较了不同架构的优缺点。此外，文章还深入讨论了智能体间的通信机制选择，包括状态共享与工具调用的权衡
