多智能体

【论文笔记】基于强化学习的车间调度问题研究简述

车间调度问题建模1.1.2仿真技术在车间调度问题中的应用1.1.3车间调度问题的传统解决算法1.2强化学习问题1.2.1基本概念与定义1.2.2深度强化学习2两种主要的强化学习调度结构2.1单智能体架构2.2多智能体架构
Ctrl+Alt+L·2023-02-01 07:23

基于强化学习的多智能体框架在路由和调度问题中的应用

《Areinforcementlearning-basedmulti-agentframeworkappliedforsolvingroutingandschedulingproblems》ExpertSystemwithApplications/2019Areinforcementlearning-basedmulti-agentframeworkappliedforsolvingrouting
码丽莲梦露·2023-02-01 07:52

王树森强化学习笔记——多智能体强化学习

多智能体强化学习想要了解更多强化学习的内容，推荐观看王树森教授的教学视频深度强化学习（王树森）设定在之前的学习当中，我们讨论的都是单个智能体如何进行决策，然而现实中还存在需要同时控制多个智能体进行决策的复杂情况
xianyuqishi·2023-01-28 07:45

第五章 模型和训练 | 多智能体强化学习

第五章模型和训练1、多智能体强化学习为什么需要多智能体（multi-agent）学习梯度下降算法寻优方法类似从山顶放置小球向下滚，希望寻找最快最好的路径，到达最低的谷底。
阿岛格·2023-01-28 07:45

强化学习笔记：self-attention + multi-agent RL（中心化训练）

0前言多智能体系统中有m个智能体，每个智能体有自己的观测()和动作。我们考虑非合作关系的multi-agentRL。
UQI-LIUWJ·2023-01-28 07:44

多智能体强化学习之值函数分解：VDN、QMIX、QTRAN系列优缺点分析（转载）

因为多智能体强化学习模型训练参数是
难受啊！马飞...·2023-01-28 07:43

强化学习——多智能体强化学习

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
菜到怀疑人生·2023-01-28 07:42

多智能体强化学习Multi agent，多任务强化学习Multi task以及多智能体多任务强化学习Multi agent Multi task概述

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。
难受啊！马飞...·2023-01-28 07:40

MATLAB代码：基于多智能体系统一致性算法的电力系统分布式经济调度策略

MATLAB代码：基于多智能体系统一致性算法的电力系统分布式经济调度策略关键词：一致性算法多智能体分布式调度仿真平台：MATLAB平台参考文档：中文复现，效果非常好，想看文献和运行效果加好友主要内容：代码主要做的是电力系统的分布式调度策略
「已注销」·2023-01-22 08:18

强化学习EasyRL学习笔记（五）、近端策略优化算法PPO

笔者主要从事博弈论、多智能体强化学习等方面的研究。最近在学习该本书，故将学习笔记和心得在这里记录下来，供大家观看交流。
木子泽月生·2023-01-18 08:57

强化学习: Easy-RL学习笔记（二）、MDP过程

笔者主要从事博弈论、多智能体强化学习等方面的研究。最近在学习该本书，故将学习笔记和心得在这里记录下来，供大家观看交流。
木子泽月生·2023-01-18 08:27

强化学习：Easy-RL学习笔记（三）、表格型方法

笔者主要从事博弈论、多智能体强化学习等方面的研究。最近在学习该本书，故将学习笔记和心得在这里记录下来，供大家观看交流。
木子泽月生·2023-01-18 08:27

强化学习：Easy RL学习笔记

笔者主要从事博弈论、多智能体强化学习等方面的研究。最近在学习该本书，故将学习笔记和心得在这里记录下来，供大家观看交流。
木子泽月生·2023-01-18 08:57

强化学习EasyRL学习笔记（四）、策略梯度方法

笔者主要从事博弈论、多智能体强化学习等方面的研究。最近在学习该本书，故将学习笔记和心得在这里记录下来，供大家观看交流。
木子泽月生·2023-01-18 08:26

多智能体强化学习与博弈论-博弈论基础3

多智能体强化学习与博弈论-博弈论基础3之前主要介绍了如何判断博弈中是否到达了纳什均衡，在这篇文章中将主要介绍如何计算纳什均衡。
Serendipity-Wu·2023-01-17 16:17

多智能体强化学习与博弈论-博弈论基础

多智能体强化学习与博弈论-博弈论基础最近开始学习一些多智能体强化学习相关的内容，因此我打算写一些多智能体强化学习和博弈论相关的学习记录。这篇博客主要介绍博弈论的一些基础示例和基础知识。
Serendipity-Wu·2023-01-17 16:47

多智能体强化学习与博弈论-博弈论基础2

多智能体强化学习与博弈论-博弈论基础2RepeatedGames(重复博弈)之前我们介绍了一些单次博弈的例子，除了单次博弈外，重复博弈也是经常在我们生活中出现的。
Serendipity-Wu·2023-01-17 16:47

【论文笔记】Affine formation maneuver control of high-order multi-agent systems over directed networks

摘要：为了驱动一组智能体以期望的集合形式连续机动，本文研究了任意维有向网络化高阶多智能体系统的分布式编队机动控制问题。
UESTC_Chenlin·2023-01-11 12:12

论文记录：Affine Formation Maneuver Control of Multiagent Systems

多智能体编队控制仿真记录实现功能：平移/旋转/尺寸缩放/shear，见截图注意：本仿真图只是起到了演示效果，中间过程速度产生突变，实际中是不允许的。
拜托了薯条·2023-01-11 12:42

[基础论文阅读]QMIX: Monotonic Value Function Factorization for Deep Multi-agent Reinforcement Learning

[基础论文阅读]QMIX:MonotonicValueFunctionFactorizationforDeepMulti-agentReinforcementLearning题目含义：QMIX:用于多智能体深度强化学习的单调值函数分解文章来源
非著名科研萌新·2023-01-08 10:20

资料暂时存放

MADDPG(23条消息)多智能体算法实践-知乎(zhihu.com)多智能体强化学习路线图(MARLRoadmap)-知乎(zhihu.com)突然发现自己方向有点歪了，赶紧挽救一波MAPF三篇强化学习用于多智能体路径规划的论文
MARL学习者·2023-01-08 10:45

在Matlab下编程实现二维与三维的航迹跟踪控制、路径跟踪控制和轨迹跟踪控制，实现编队集群控制与避障控制

研究对象有空中无人机、地面机器人、水面无人艇、水下机器人以及多智能体等。ID:32100678301945013x***0
「已注销」·2023-01-07 19:24

220609_Efficient Uncertainty-aware Decision-making for Automated Driving Using Guided Branching

2）使用真实车辆捕获的车载传感数据和交互式多智能体模拟平台进行了验证。3）发布了我们框架的代码以适应基准测试。https://github.co
BorisVandermeer·2023-01-07 09:52

演化博弈方法用于多智能体系统最优资源分配

演化博弈方法用于多智能体系统最优资源分配Evolutionarygametheoreticapproachforoptimalresourceallocationinmulti-agentsystems
找不到服务器zhn·2023-01-07 03:21

[论文复现]演化博弈方法用于多智能体系统最优资源分配

原文演化博弈方法用于多智能体系统最优资源分配-CSDN博客https://ieeexplore.ieee.org/document/8243778/问题描述  有2种资源分配给6个个体，2种资源的总量分别为
找不到服务器zhn·2023-01-07 03:18

多任务深度强化学习入门

于MARL不同，它可以是单智能体多任务的情况，也可以是多智能体多任务的情况。
微笑小星·2023-01-06 07:09

【清华&伯克利】提出全新算法RPG，通过奖励随机化发现多智能体游戏中多样性策略行为。

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/作者：本文转载自机器之心编辑、排版：DeepRL在这篇论文中，研究者提出了一个在reward-space进行探索的新算法RPG（Reward-RandomizedPolicyGradient），并且在存在多个纳什均衡(NashEquilibrium,NE)
深度强化学习实验室·2023-01-05 21:58

多智能体强化学习之MAPPO理论解读

本文主要是结合文章JointOptimizationofHandoverControlandPowerAllocationBasedonMulti-AgentDeepReinforcementLearning对MAPPO算法进行解析。该文章详细地介绍了作者应用MAPPO时如何定义奖励、动作等，目前该文章没有在git-hub开放代码，如果想配合代码学习MAPPO，可以参考MAPPO代码详解（超级详细
onlyyyyyyee·2023-01-05 21:28

综述—多智能体系统深度强化学习：挑战、解决方案和应用的回顾

多智能体系统深度强化学习：挑战、解决方案和应用的回顾摘要介绍背景：强化学习前提贝尔曼方程RL方法深度强化学习：单智能体深度Q网络DQN变体深度强化学习：多智能体挑战与解决方案MADRL应用结论和研究方向参考摘要强化学习算法已经存在了几十年
如果我变成回忆l·2023-01-05 19:50

多智能体强化学习在无人机方面的应用——日志（5）

安装pycharm进入pycharm安装目录，运行安装程序。(PY37RL)johnwatson@rescuer-r720:~$cdpycharm-community-2021.3.1/bin/(PY37RL)johnwatson@rescuer-r720:~/pycharm-community-2021.3.1/bin$sh./pycharm.sh在bin目录下启动pycharm./pychar
wo_squirrel·2023-01-02 13:37

多智能体强化学习——值分解方法代码流程

主要参考：官方库：https://github.com/oxwhirl/pymarl/大佬实现的库：https://github.com/starry-sky6688/StarCraft/大佬的库通俗易懂但大佬的库由于框架结构的问题，没实现doubleq。我加了一下，貌似没啥大区别；另外貌似不是很适合MPE环境......难顶maddpg永远滴神主要代码流程：①main.py将配置参数输入进程序m
qq_40831388·2023-01-02 13:36

多智能体MAgent学习

通信形式根据agent的不同通信方式，可分为：竞争型：两个或多个的agent试图击败对方以最大化他们的奖励协作型：一组agent需要共同努力以实现某个目标强化学习方法agent共享我们正在优化的策略，但是观察将从agent的角度给出，并包含有关其他agent位置的信息。环境也要进行预处理，对多个agent进行处理。随机环境基于MAgent实现一个tigerdeer的随机森林环境#!/usr/bin
orange_の_呜·2023-01-02 13:35

PettingZoo：多智能体游戏环境库入门

文章目录概述游戏环境安装PettingZoo导入包初始化环境与环境交互概述PettingZoo1类似于Gym的多智能体版本。
虾米小馄饨·2023-01-02 13:33

[经典论文分享]SchedNet：带宽限制下的多智能体通讯调度网络

1背景普遍认为，交流可以进一步提高学习者在尝试完成合作任务时的集体智力，许多论文已经研究了在强化学习中多个代理之间使用的通信协议和语言的学习。但是agent之间的交互是有成本的，不是随便就能交互的，并且存在带宽的限制。此外，agent之间的交互是通过某种一致的媒介进行的，意味着同一时间只会有几个智能体同时进行交互，因此需要对整个mas进行调度。Kim等人提出了一种SchedNet，用于解决在上述背
普通攻击往后拉·2022-12-29 00:12

[经典论文分享]QMIX: 基于值学习的多智能体强化学习协作算法

1背景在多智能体强化学习中有两个重要的问题，一是如何学习联合动作值函数，因为该函数的参数会随着智能体数量的增多而成指数增长；二就是学习到了联合动作值函数后，如何提取出一个合适的分布式的策略。
普通攻击往后拉·2022-12-29 00:12

多智能体强化学习入门QMIX

多智能体强化学习入门QMIX引言Qmix是多智能体强化学习中比较经典的算法之一，在VDN的基础上做了一些改进，与VDN相比，在各个agent之间有着较大差异的环境中，表现的更好。
有一个进大厂的梦想·2022-12-29 00:42

【三】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览 ｛Analysis of emergent behaviors（行为分析)_、Learning communication（通信学习）｝

相关文章：【一】最新多智能体强化学习方法【总结】【二】最新多智能体强化学习文章如何查阅｛顶会：AAAI、ICML｝【三】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览｛Analysisofemergentbehaviors
汀、·2022-12-29 00:40

【四】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览 ｛Learning cooperation（协作学习）、Agents modeling agents（智能体建模）｝

相关文章：【一】最新多智能体强化学习方法【总结】【二】最新多智能体强化学习文章如何查阅｛顶会：AAAI、ICML｝【三】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览｛Analysisofemergentbehaviors
汀、·2022-12-29 00:40

多智能体强化学习环境【星际争霸II】SMAC环境配置

多智能体强化学习这个领域中，很多Paper都使用的一个环境是——星际争多智能体挑战(StarCraftMulti-AgentChallenge,SMAC)。
二向箔不会思考·2022-12-29 00:35

多智能体深度强化学习——MADDPG算法代码分析（tensorflow）

写这篇的目的主要是总结一下最近对MADDPG这篇文章的学习过程。其中对文章的实验部分理解还不够深刻，如果某些该领域的大神能看到这篇博客的话，诚挚希望您们提供一些建议和指导！其中一个问题我已在github提出了个issue:https://github.com/openai/maddpg/issues/551.MADDPG（Multi-AgentDeepDeterministicPolicyGrad
RavenRaaven·2022-12-28 16:15

多智能体MAPPO代码环境配置以及代码讲解

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
深度学习强化学习爱好者·2022-12-26 15:50

多智能体强化学习算法【一】【MAPPO、MADDPG、QMIX】

相关文章：常见多智能体强化学习仿真环境介绍【一】｛推荐收藏，真的牛｝多智能体强化学习算法【一】【MAPPO、MADDPG、QMIX】多智能体强化学习算法【二】【MADDPG、QMIX、MAPPO】多智能体强化学习算法
汀、·2022-12-26 15:14

【总结】解决MAPPO（Multi-Agent PPO）问题技巧

deeprl.neurondance.com/本文转载自：机器之心清华和UC伯克利联合研究发现，在不进行任何算法或者网络架构变动的情况下，用MAPPO（Multi-AgentPPO）在3个具有代表性的多智能体任务
深度强化学习实验室·2022-12-26 15:07

基于事件触发的二阶多智能体领导跟随一致性

座右铭：尽人事，听天命个人主页：无限嚣张（菜菜）目录摘要:二阶多智能体系统的领导跟随一致性一致性控制协议事件触发控制协议事件触发函数定义仿真试验摘要:研究二阶多智能体系统在固定有向拓扑下的领导跟随一致性问题
无限嚣张（菜菜）·2022-12-26 03:25

多智能体强化学习在智能工厂在线调度中应用

物联网(IoT)和云技术使构建多智能体系统(MA
码丽莲梦露·2022-12-24 22:25

Talk预告 | 北京大学人工智能研究院杨耀东：一个合作博弈的通用求解框架

他与大家分享的主题是:“一个合作博弈的通用求解框架”，届时将介绍一个通用的基于多智能体强化学习技术的合作博弈求解框架：多智能体镜像学习（HeterogeneosuMulti-AgentMirrorLearning
TechBeat人工智能社区·2022-12-23 08:55

Talk预告 | 悉尼科技大学在读博士生胡思逸：MARLlib，全新的多智能体强化学习框架

他与大家分享的主题是:“MARLlib,全新的多智能体强化学习框架”，届时将介绍MARLlib及框架细节与设计思路。Talk·信息▼主题：MARLlib,全新的多智能体强化学习框架
TechBeat人工智能社区·2022-12-23 08:55

ucl计算机教授汪军,UCL多智能体机器学习课程上线，计算机系教授汪军主讲

来源：机器之心本文约1500字，建议阅读5分钟本课程基于伦敦大学学院计算机系2020-2021学年度课程Multi-agentArtificialIntelligence(20/21)，主要介绍多智能体机器学习
weixin_39740737·2022-12-21 10:36

Learning to Collaborate——基于多智能体强化学习的多场景联合优化

背景与简介：Doesyouroptimizationreallyoptimizeyourapplication？在淘宝平台上有非常多的子场景，例如搜索、推荐、广告。每个子场景又有非常多细分，例如搜索包括默认排序、店铺内搜索、店铺搜索等；推荐内有猜你喜欢、今日推荐、每日好店等。基于数据驱动的机器学习和优化技术目前大量的应用于这些场景中，并已经取得了不错的效果——在单场景内的A/B测试上，点击率、转化
weixin_33995481·2022-12-20 18:52

汀丶的创作纪念日

主要是关于机器学习、强化学习、数据挖掘、强化学习以及NLP等领域相关知识，以及分享自己学习到的知识技能项目分享：【二】MADDPG多智能体算法实现(parl)【追逐游戏复现】_汀、的博客-CSDN博客_
汀、·2022-12-19 09:52
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