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
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
Algorithm Distillation（算法蒸馏）等工作提出了 「即境强化学习」（in-context reinforcement learning）的概念，将强
多层或者额外的中间层永远是解决软件设计中的一个有效手段，可以有效的实现隔离变化，内部封装的功能。当前参与的一个项目就是这样的一个多层的软件架构，这并不是指MVC的多层，因为这个软件并没有V，也可以说没有M，只有C，而这个C在设计中也是多层分级的。每一层我们可以简单的定义为一个模块，每一个模块都有其对应的测试模块.对这个项目的痛点是单次测试的时间要很长，一般需要2~3个小时才能运行完，在某些设备上，
本章讨论智能体的特性、完美以及其他，环境的变化性，以及多样的智能体类型。第一章定义了AI的核心是理智的智能体。本章我们加强概念。我么可以预测，理智的概念在理想环境下应用在不同的智能体的操作中。本书我们的计划是用这个概念为创建成功的智能体发展一系列小的设计理念。首先我们检测智能体、环境、以及两者的关系。不同的环境下智能体的行为有好坏之分。在自然环境里智能体行为能有多好？我们粗糙的分类了一下环境种类，
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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一. 单选题（共3题，10.5分）1. (单选题)以下不属于智能体的体系结构的是( )。A. 慎思式体系结构 B. 自动式体系结构 C. 反应式体系结构 D. 复合式体系结构正确答案: B2. (单选题)关于线性回归，以下说法错误的是（ ）。A. 线性回归是一种有监督学习算法 B. 线性回归能够求解直线（或超平面）拟合问题 C. 线性回归能够求解二次曲线拟合问题 D. 线性回归模型能够通过梯度下降
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 ===============================
赵敏、宁振波、郭朝晖是走向智能研究院资深专家，《三体智能革命》编委会中三位重要作者。他们从去年5月起多次参加了中国工程院主持的“中国智能制造发展战略研究报告”的研讨、评审与修订工作，对该报告的形成过程、研究主旨和详细内容有比较深入的了解和心得。这是三位资深专家第二次联袂撰文解读该报告，以三体模型的视角阐述他们对智能制造以及三个范式的深刻认识。内容非常丰富，视角比较独到，值得认真阅读。...
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2021-08-18 10:51:42
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由于长期不合理饮食习惯的影响，我国肥胖人口数目不断增多，然而随着大众健康意识不断提升，减肥、健身人士增多，全民健身的时代已经到来，这无疑将带动智能体脂秤市场需求的攀升。在发达国家中，人们对肥胖与体脂相关这件事的认知度很高，而国内用户大部分仍以购入电子体重秤为主，体脂理念还有待深入人心。智能体重秤是在普通体重秤的基础上增加了智能科技元素的产品，不断细分化满足减肥和健身群体的需求。 较为关键
“导航定位与授时”欢迎您本文引用格式：王 璐，杨功流，蔡庆中，等.基多智能体协同视觉SLAM技术研究进展[J].导航定位与授时,2020, 7(3)：84-92.王 璐，杨功流，蔡庆中，陈 威，闫旭亮(北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院，北京 100191)摘 要：多智能体的协同视觉SLAM系统在地面机器人或空中飞行器梯队中应用得越来越广泛。由于不同的智能体之间会交换或共享信息，协同视觉SLA
作为一名软件开发人员，我相信大家都对面向对象技术有个比较深刻的认识。面向对象技术的确为提高软件开发效率做出了巨大的贡献。但是在我们的开发过程中，面向对象也暴露了一些不足，其中最主要的不足可以归纳为：面向对象技术并不是对现实世界的最贴切的模拟。既然出现了不足，那么在这种特定的背景下，必然会出现一种软件开发理论和技术来解决软件开发中的问题。这就是智能体Agent。本文首先介绍一下智能体的基本概念，然后
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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1.背景 自然界中大量个体聚集时往往能够形成协调、有序，甚至令人感到震撼的运动场景，比如天空中集体翱翔的庞大的鸟群、海洋中成群游动的鱼群，陆地上合作捕猎的狼群。这些群体现象所表现出的分布、协调、自组织、稳定、智能涌现等特点，引起了生物学家的研究兴趣。而后为了满足工程需要，美国麻省理工学院的Minsky提出了智能体( agent) 的概念，并且把生物界个体社会行为的概念引入到计算机学科领域。 这时
1.文心智能体平台创建一个智能体-《吃货天堂》自动生成简介：作为美食与旅游爱好者的得力助手，为用户提供全球各地的美食推荐与旅游规划，让美食之旅更加丰富多彩。人物设定：作为一个美食与旅游爱好者的助手，你的任务是为用户提供各地美食的推荐与介绍，并结合旅游景点，为用户规划美食之旅。2.高级功能使用-数据库（1）创建数据表名-food（2）添加描述：美食内容表（3）查询模式：我选择共享模式（用户可自由增加
存在的问题&研究动机&研究思路利用额外状态信息学习联合动作价值的策略是一种attractive的方式，但分散式的策略尚不清晰，因此提出QMIX。在部分可观测的情况下，只能依靠每个智能体历史的局部观测信息进行决策。分散式的策略可以通过集中式的方式进行训练。这可以获得额外的状态信息，消除智能体之间通信的约束。这种方式遵循CTDE框架。通过全局状态和联合动作得到的总体的Q值不能很好的提取
多智能体MAPPO代码环境配置以及代码讲解MAPPO代码环境配置代码文件夹内容讲解配置开始配置完成后的一些常见问题小技巧现在我还在学MAPPO，若还有好技巧会在这篇文章分享，需要MAPPO后期知识的小同学可以关注我哦！ MAPPO代码环境配置MAPPO是2021年一篇将PPO算法扩展至多智能体的论文，其论文链接地址为：https://arxiv.org/abs/2103.01955 对应的官方代
智能体（Agent）：具有自治性、社会性、反应性和预动性的基本特征的实体，也可被看作是相应的软件程序或者是一个实体（比如人、车辆、机器人等）多智能体系统（Multi-Agent System）：多个相互作用的智能体，各个智能体之间通过相互通信、合作、竞争等方式，完成单个智能体不能完成的，大量而又复杂的工作智能体的三个主要工作组件：传感器：检测环境变化执行器：能量转化为运动（e.g. 电机、齿轮）效
最近在学习多智能体的强化学习，看了几篇高质量基础论文，发现还是很有必要将强化学习的体系简单过一遍，然后再有针对性地练习代码。推进文章：多智能体强化学习路线图 (MARL Roadmap)总结：从0开始强化学习——强化学习的简介和分类 &n
