多智能体

多智能体强化学习思路整理

多智能体强化学习算法思路整理目录摘要背景和意义研究背景强化学习多智能体强化学习与博弈论基础研究意义问题与挑战问题分类问题分析环境的不稳定性与可扩展性的平衡部分可观测的马尔可夫决策过程研究现状基于值函数的方法
Cder1c·2022-11-28 20:01

什么是自主系统?

理想的熟练性属性包括现场智能性、自适应认知、多智能体突现，以及从经验中学习。●一个自主系统的设计应确保在由其人类同行操作或与之合作时的信任。
人机与认知实验室·2022-11-28 07:11

智能系统机器人_机器对机器经济（M2M）和多智能体系统的重要性

智能系统机器人Duringmylatestmission,Iwasinchargeofdevelopingastrategyrelatedtodecentralizedartificialintelligenceinthecontextofwhatwecall“Machinetomachineeconomy”(M2M).Inthisarticle,I’llexplainwhyMulti-agent
weixin_26632369·2022-11-27 15:38

多智能体强化学习的前世今生

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。
kaohoooo·2022-11-25 08:04

论文阅读|Nash Q-Learning for General-Sum Stochastic Games基于强化学习的多智能体研究（附代码）

论文：NashQ-learningforgeneral-sumstochasticgames链接：http://www.jmlr.org/papers/volume4/hu03a/hu03a.pdfAbstract：WeextendQ-learningtoanoncooperativemultiagentcontext,usingtheframeworkofgeneral-sumstochasti
kaohoooo·2022-11-25 08:03

物流行业的任务分配&协同调度问题研究

多智能体的
kaohoooo·2022-11-25 08:22

ubuntu 18.04.5中flow, smarts & xingtian 多智能体RL环境构建

ubuntu18.04.5中flow,smarts&xingtian多智能体RL环境构建Flow虚拟环境构建由于需要在同一个主机上运行多个环境，不同的环境具有不同的依赖包。
Jimmy-TONG·2022-11-24 15:42

异构系统中的UUV、异构系统模型统一化及单应矩阵在异构系统中的应用

异构系统中的UUV、异构系统模型统一化及单应矩阵在异构系统中的应用UUV发展趋势及关键技术异构编队系统编队异构系统模型统一化单应矩阵在异构系统中的应用UUV发展趋势及关键技术上一篇多智能体系统的发展、系统评价及部分文章方法中
ADi_hhh·2022-11-24 13:36

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」·2022-11-24 01:19

《强化学习周刊》第39期：近似最优深度、多智能体广义、角色动画强化学习...

No.39智源社区强化学习组强化学习研究观点资源活动周刊订阅告诉大家一个好消息，《强化学习周刊》已经开启“订阅功能”，以后我们会向您自动推送最新版的《强化学习周刊》。订阅方法：方式1：扫描下面二维码，进入《强化学习周刊》主页，选择“关注TA”便完成订阅。方式2：点击本文下方的“阅读原文”，进入《强化学习周刊》Hub社区版，根据内附的详细订阅步骤，完成订阅。关于周刊强化学习作为人工智能领域研究热点之
智源社区·2022-11-23 22:19

《强化学习周刊》第39期：近似最优深度、多智能体广义、角色动画强化学习

论文推荐强化学习近年来取得了令人瞩目的成就，其应用于各个领域的研究也取得较大的进步，比如势场增强强化学习、多智能体
AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2022-11-23 22:18

基于多智能体强化学习的自主移动机器人实时订单调度

原文：Real-timeorderdispatchingforafleetofautonomousmobilerobotsusingmulti-agentreinforcementlearning（2020）摘要自主移动机器人(AMRs)越来越多地被用于动态生产环境中实现高效的物料流动。由于环境的快速变化带来的复杂性，以及调度、路径规划和路径执行之间的紧密耦合，在这样的环境中调度运输订单非常困难。
C_h_o_o·2022-11-23 22:17

基于图注意力神经网络的多智能体博弈抽象

G2ANet《Multi-AgentGameAbstractionviaGraphAttentionNeuralNetwork》关键词：大规模，博弈抽象，2级（硬+软皆有）注意力机制，图神经网络通过简化策略学习过程解决了大规模智能体的问题。贡献1.用完全图来建模（构建）智能体之间的关系。因为大规模的智能体场景中不是每个智能体都相互作用的，我们需要确定关系（交互还是不交互？），就像足球后卫后卫不需要
溪云初起，山雨欲来·2022-11-23 19:54

多智能体强化学习论文——G2ANet（AAAI 2020）

存在的问题&研究动机&研究思路大规模多智能体的博弈关系复杂，导致了策略学习困难。因此，简化学习过程是重要的研究点。
条件反射104·2022-11-23 19:24

多智能体强化学习-DGN

DGN:GraphConvolutionalReinforencementLearning论文地址代码地址代码（修正）摘要论文主要讨论协作的多智能体在部分可观测的场景下通过通信来最大化多智能体系统共同的效用函数
大鱼治不了水·2022-11-23 19:52

多智能体强化学习-MAAC

引入注意力机制的actor-critic强化学习论文链接：https://arxiv.org/pdf/1810.02912.pdf代码链接：https://github.com/shariqiqbal2810/MAAC摘要本文主要思想是学习一个具有注意力机制的集中式critic。（CTDE方法中，训练时拥有上帝视角，提高学习效率，通过从所有智能体那里获得的消息进行集中学习critic，执行时各自独
大鱼治不了水·2022-11-23 19:21

MPE环境安装-强化学习的小demo

的前世今生MPE安装准备工作环境配置开始安装测试关于如何将你的虚拟环境和pycharm统一MPE的前世今生MPE（Multi-AgentParticleEnvironment）是由OpenAI开源的一款多智能体强化学习实验平台
大鱼治不了水·2022-11-23 19:51

多智能体强化学习-G2ANet

本文将这种检测机制集成到基于图神经网络的多智能体强化学习中，以进行游戏抽象（可以理解为为了提高智能体的性能，简化
大鱼治不了水·2022-11-23 19:50

第二届腾讯“开悟”大赛初赛放榜，强化学习研究还能这么快乐

本文将介绍第二届腾讯「开悟」多智能体强化学习大赛初赛晋级名单及参赛团队情况。一场发生在王者峡谷的赛事，背后竟然是清华、北大、中科大、电子科技大学……等20多所名校的学生和老师？
腾讯AI实验室·2022-11-23 14:02

第二届「开悟」大赛结果公布，联动高校破局AI研究挑战

本文将公布第二届「腾讯开悟多智能体强化学习大赛」决赛成果。腾讯正在联动高校，利用王者荣耀的复杂环境，为推动通用人工智能研究创造各种可能性。
腾讯AI实验室·2022-11-23 14:02

第三届腾讯「开悟」大赛启动，利用游戏复杂环境提升AI研究能力

8月18日，腾讯宣布第三届「腾讯开悟多智能体强化学习大赛」（下称「大赛」）正式启动。
腾讯AI实验室·2022-11-23 14:02

腾讯AI Lab「王者绝悟」亮相世界人工智能大会，展现「AI+游戏」全新可能

“王者绝悟”与职业电竞选手展开了一场精彩的表演赛，展示了腾讯在多智能体博弈等前沿AI课题上的先进研究水准。腾讯公司董事会主席、首席执行官马化腾在大会上表示，“这次我们带来王
腾讯AI实验室·2022-11-23 14:32

第二届腾讯“开悟”AI大赛启动，联动高校破局研究瓶颈

8月18日，第二届“腾讯开悟MOBA多智能体强化学习大赛”（下称“大赛”）宣布启动。该大赛由腾讯AILab、王者荣耀、腾讯高校合作、腾讯游戏学院等共同发起，由腾讯云计算提供底层资源支持。
腾讯AI实验室·2022-11-23 14:32

首届STAC科创联合大会在成都召开 “开悟” AI平台将成为行业生态基建

大会邀请了政府、企业、高校、行业专业人士到场，共话行业未来发展，聚焦探讨多智能体、图像识别等人工智能关键核心技术、计算机图形学（CG）、脑科学等相关交叉学科以及交通、医疗等延伸应用场景，开展新技术、新模式
腾讯AI实验室·2022-11-23 14:31

18所名校学霸教AI打王者，「开悟」AI+游戏高校大赛启动

开悟是腾讯牵头构建的AI多智能体与复杂决策
腾讯AI实验室·2022-11-23 14:01

【多智能体强化学习】

参考链接多智能体深度强化学习综述与批判.2019万字长文：详解多智能体强化学习的基础和应用与单智能体强化学习的区别多智能体强化学习的难点：环境的不稳定性：决策相互影响信息局限性：单个智能体难以获得全局信息目标一致性
Echoooooh·2022-11-23 12:19

一些关于通信拓扑、图论的内容笔记

别处看到的（大概率3B1B）----走桥的问题----d=偶数多智能体一致性问题（分蛋糕）入度出度：信息流入流出的边的数量入度和出度相等，则把G称为平衡图权重系数相等，则称G为无向图有生成树是实现控制算法的必要条件当图
蓝莓莓·2022-11-23 01:46

协同异构多机器人系统：综述

将这些设备集成在以下领域，如医疗保健、交通系统、应急响应系统、家务家务和老年人护理等，将使智能城市变得更加聪明本文贡献简要概述了更通用的多智能体系统（MAS
Sixing27·2022-11-22 22:45

Multi-Agent Graph Convolutional Reinforcement Learning for Dynamic Electric Vehicle Charging Pricing

本文提出一种多智能体图卷积强化学习(MAGC)框架，通过为每个不断出现的收费请求提供动态定价，以优化多个长期商业目标，使公民社会组织能够更有效地利用这些站点。
西西弗的小蚂蚁·2022-11-22 21:42

Multiple Landmark Detection using Multi-AgentReinforcement Learning基于多智能体强化学习的多重地标检测

本文提出了一种基于多智能体强化学习的多地标的检测方法。我们的假设是，在人体解剖学中，所有解剖地标的位置都是相互依赖的和非随机的，因此找到一个地标可以帮助推断其
luemeon·2022-11-22 21:58

《强化学习周刊》第16期：多智能体强化学习的最新研究与应用

本期周刊整理了近期多智能体强化学习领域相关的最新论文推荐、综述、新工具、课程等，以飨诸位。周刊采用社区协作的模式产生，欢迎感兴趣的朋友们参与我们的工作，
智源社区·2022-11-22 21:17

基于强化学习的多智能体任务规划(一)

在此我们不讨论其系统实现的具体细节，我们仅仅讨论其多智能体条件下的强化学习环境搭建问题。这里的问题是二维多智能体博弈对抗问题(MA2D)。
赛亚茂·2022-11-22 17:56

【Mava】一个分布式多智能体强化学习研究框架

www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/来源：https://github.com/instadeepai/MavaMava是一个用于构建多智能体强化学习
深度强化学习实验室·2022-11-21 22:15

MADRL（多智能体深度强化学习）

MADRL（多智能体深度强化学习）《多Agent深度强化学习综述》Ismultiagentdeepreinforcementlearningtheanswerorthequestion?
rockray21·2022-11-21 13:15

《强化学习周刊》第2期：多智能体强化学习（MARL）赋能“AI智能时代”

No.02智源社区强化学习组RL学习研究观点资源活动关于周刊随着强化学习研究的不断成熟，如何将其结合博弈论的研究基础，解决多智能体连续决策与优化问题成为了新的研究领域，为了帮助研究与工程人员了解这一领域的进展和资讯
智源社区·2022-11-20 23:56

ICLR 2020 多智能体强化学习论文总结

ICLR2020多智能体强化学习论文总结如有错误，欢迎指正所引用内容链接Multi-AgentRL1.Multi-agentReinforcementLearningForNetworkedSystemControl2
rockray21·2022-11-20 08:59

【论文笔记】多智能体强化学习值分解基础论文5篇

文章目录引子IQLCOMAVDNQMIXQTRAN总结引子值分解可以说是解决多智能体强化学习的重要手段之一，本文主要涉及IQL、COMA、VDN、QMIX、QTRAN这五篇最经典的论文。
邵政道·2022-11-20 08:53

【论文笔记】AAAI2022多智能体强化学习论文五篇

文章目录引子AnytimeMulti-AgentPathFindingviaMachineLearning-GuidedLargeNeighborhoodSearchMAPF-LNS2:FastRepairingforMulti-AgentPathFindingviaLargeNeighborhoodSearchScenic4RL:ProgrammaticModelingandGeneration
邵政道·2022-11-20 08:23

多智能体协同视觉SLAM技术研究进展

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自|新机器视觉“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
小白学视觉·2022-11-20 03:11

多智能体强化学习论文——COMA

是大规模多智能体训练的常见的范式，训练过程可以使用模拟器的全局状态信息，但是执行过程每个智能体只能依赖于自身的动作-观测值历史（常用循环神经网络来处理history）。
条件反射104·2022-11-19 20:44

【COMA】一种将团队回报拆分为独立回报的多智能体算法

文章目录1.COMA解决了什么问题（Motivation）2.COMA怎么解决独立回报分配问题（Method）2.1核心思想counterfactualbaseline的提出2.2算法大框架——基于AC框架的CTDE（CentralizedTrainingDistributedExecution）模式2.3Actor网络设计2.4Critic网络设计2.5训练流程（UpdateParameters
__何枝·2022-11-19 20:13

多智能体强化学习- COMA

COMA：CounterfactualMulti-AgentPolicyGradients论文地址：https://arxiv.org/pdf/1705.08926.pdf代码地址：https://github.com/oxwhirl/pymarl/tree/master/摘要本文提出一种多主体的actor-critic，称为反事实多主体策略梯度（COMA）。文章采用CTED的训练方式。利用反事实
大鱼治不了水·2022-11-19 20:02

多智能体强化学习基本概念

Multi-AgentReinforcementLearning:ConceptsandChallenges1.Multi-AgentSettings1.1.Fullycooperative合作关系e.g.,机器人协作1.2.Fullycompetitive竞争关系e.g.,零和博弈，机器人搏斗，捕猎1.3.Mixedcooperativeandcompetitivee.g.,足球赛、游戏赛（两队
Catherine_he_ye·2022-11-16 13:24

多智能体深度强化学习综述与批判——Matthew E. Taylor

这篇综述是华盛顿大学的MatthewE.Taylor总结的，“ASurveyandCritiqueofMultiagentDeepReinforcementLearning”。下载链接：http://arxiv.org/abs/1810.05587v3。0.摘要深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)近年来取得了突破性的成果，出现了大量与之相关的算法和应用。最近的
二向箔不会思考·2022-11-10 13:16

无人机集群路径规划及避障

无人机集群路径规划及避障matlab路径规划ROS和RRT的一些资料gitee自动驾驶/无人机RoboticsToolst伽马gamma人群和多智能体模拟gamma运动和路径规划多机器人实验室成果UAV
阿豪Smoking hot·2022-10-26 16:01

还未入职，这位将来的博导为学生规划了一条高效学习之路

本文虽然面向多智能体强化学习（MARL）领域的研究者，但除了一些期望获得的特殊技能，提
叶庭云·2022-10-24 15:44

OpenAi multi-agent 多智能体环境搭建

multi-agent环境搭建本文在服务器DELLT640Ubuntu20.04上搭建多智能体训练仿真环境.注意：一定要注意装的各个模块尽量和官方的推荐的保持一致文章目录multi-agent环境搭建一
一步一步climb·2022-09-30 07:36

无人机编队控制算法（基于一致性理论的编队控制）

基于一致性的控制策略是解多智能体系统控制问题的有效途径。达成一致性的目的是促使该整体所有成员的状态保持一致。
迷茫的桔子·2022-09-29 15:04

记来先进院旅游

先进院我对物联网老师们的方向做了统计，结果如下：多媒体信息安全2图像处理4模式识别4多智能体系统3物联网边缘计算2深度强化学习3无线通信系统3看来，图像处理和模式识别（机器学习、深度学习相关）的较多，而且
kuizhao8951·2022-09-23 07:13

NOKOV度量动作捕捉用于多智能体协同系统等效验证实验

现代战争中，无人机、无人车及无人艇等无人系统已逐渐在战场部署，但是无人系统单体存在负载和任务能力有限、作战能力单一等不足。为了弥补单体能力不足，同时提高其对作战任务的适应能力，无人系统可以以集群方式进行作战。集群方式能充分发挥其监控范围广、抗毁重构性强的优势，具备独立完成复杂任务的能力，可以实现跨域集群作战。无人系统的集群智能协同是指由遂行同一任务、受统一指挥并保持视距联系或战术联系的若干无人系统
MocapLeader·2022-09-15 20:18
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