多智能体

强化学习实战（五）MADDGP代码实现

1.我们首先需要进入openai开放的的多智能体环境中，下载安装包,安装openai开源的多智能体环境：https://github.com/openai/multiagent-particle-envs
小小何先生·2020-09-12 05:30

多智能体强化学习入门（一）——基础知识与博弈

本次开一个专栏，用来分享关于多智能体强化学习方面的入门内容。强化学习在单体稳定环境中取得了非常好的效果，DeepMind，OpenAI目前都在把眼光投向了多智能体强化学习，尤其是分布式的算法。
贰锤·2020-09-12 05:59

读书笔记 - 多智能体强化学习在城市交通网络信号的综述2018

多智能体强化学习在城市交通网络信号控制方法中的应用综述交通信号控制系统在物理位置和控制逻辑上分散于动态变化的网络交通环境，将每个路口的交通信号控制器看做一个异质的智能体，非常适合采用无模型、自学习、数据驱动的多智能体强化学习
EmilyGnn·2020-09-12 04:58

多智能体强化学习算法MADDPG（一：由单智能体强化学习到多智能体强化学习）

准备好课堂笔记┗|｀O′|┛嗷~~多智能体强化学习背景知识*为什么提出多智能体DDPG（MADDPG）**学习MADDPG算法的先验知识*==SPG与DPG简述====Q-Learning简述====由
打酱油的栋栋拐·2020-09-12 04:50

单智能体、多智能体强化学习基本概念及算法分类？为啥提出多智能体强化学习，现状？

单智能体、多智能体强化学习基本概念什么是单智能体强化学习？单智能体强化学习中基本算法分类？为啥提出多智能体强化学习？多智能体强化学习基本概念？多智能体强化学习基本现状？参考什么是单智能体强化学习？
打酱油的栋栋拐·2020-09-12 04:50

UCL 教授汪军：多智能体强化学习的两大挑战 | CCF-GAIR 2017

2017年7月7日，由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网(公众号：雷锋网)与香港中文大学（深圳）承办的CCF-GAIR大会，在深圳大中华喜来登酒店开幕。在AI学术前沿专场的第三场，伦敦大学学院UCL的汪军教授带来了以《群体智能的社会》为主题的报告。报告内容请看本篇雷锋网的现场速记。汪军，伦敦大学学院（UCL）计算机系教授、互联网科学与大数据分析专业主任。主要研究智能信息系统，主要包括数据挖掘，计
weixin_33842328·2020-09-11 22:34

博弈中的对抗搜索问题

博弈（Game）多智能体环境下，智能体之间存在合作和竞争关系；数学领域中的“博弈”：把任何多智能体环境看成是一种博弈游戏，如果其中每个智能体对其它智能体的影响是“显著的”，这些影响可以是合作或竟争。
Moyu18_06_12·2020-09-11 22:18

强化学习、GAN与多巴胺对撞：阿里AI 智能体认知研讨会干货

该研究引入的多智能体双向协作网络（BiCNet）可以自动学习游戏中的各种最佳策略，以使多个智能体协同作战，从无碰撞移动到基本的攻击和逃跑策略，再到复杂
weixin_34356310·2020-09-11 21:56

多智能体强化学习环境

现在的多智能体强化学习和强化学习早期境遇很像，只有较少的环境可用。另外在不同的智能体之间分享信息的设置范围可能很广，有些环境涉及通信，有些共享联合奖励，有些共享全局状态。
浑兮其若浊·2020-09-10 17:21

Cooperative Deep MARL

文章目录AbstractAbstract这个世界就是个大规模多智能体世界，大量智能体协作才是在AGI的正道上。
Coop_Multi-Agent_DRL·2020-08-25 01:02

多智能体强化学习综述-Lucian Busoniu

Multi-AgentReinforcementLearning:ASurveyLucianBusoniuRobertBabuskaBartDeSchutter，2006文章目录1.背景知识(Backgrounds)A.单智能体强化学习B.多智能体强化学习
keypig_zz·2020-08-25 00:57

探秘多智能体强化学习-MADDPG算法原理及简单实现

本文，就带你简单了解一下Open-AI的MADDPG(Multi-AgentDeepDeterministicPolicyGradient)算法，来共同体验一下多智能体强化学习的魅力。
小草cys·2020-08-25 00:06

深度强化学习的 18 个关键问题 | PaperDaily #30

这是PaperDaily的第30篇文章关于作者：王凌霄（社区ID@Nevertiree），中国科学院自动化研究所实习生，研究方向为强化学习和多智能体。这两天我阅读了两篇篇猛文ABriefS
PaperWeekly·2020-08-25 00:46

做国产机器人，走自主研发道路

刚入学，我便申请加入了学校的多智能体机器人研究中心，大部分时间都在实验室度过。2012年春节，我们接受中央电视台春节晚会邀请，参与一个机器人表演的节目。
小几斤·2020-08-24 22:11

智能仓储 和 智能物流中的人工智能技术

计算机视觉和slam技术，用于分拣机器人的感知和地图定位2机器学习深度学习强化学习技术，主要用于分检机器人的路径规划避障和货架商品其他机器人的检测和识别3数学规划等运筹优化算法和遗传算法主要用于上下架策略4多智能体算法蚁群算法用于多个分拣机器人的协调行动
lijianhua1205·2020-08-24 19:00

滴滴-通过多智能体强化学习进行有效的大规模车队管理

1.背景1.1在线乘车共享平台的意义诸如Uber和滴滴出行之类的大型在线乘车共享平台已经改变了人们出行，生活和社交的方式。通过利用蜂窝网络和全球定位系统等信息技术的进步和广泛采用，共享乘车平台将道路上未充分使用的车辆重新分配给需要运输的乘客。运输资源的优化极大地缓解了交通拥堵，并弥补了运输供需之间曾经巨大的差距【1】。1.2主要挑战乘车共享平台的一个主要挑战是平衡需求和供应，即乘客和驾驶员的接送订
ECNU_Jiang·2020-08-23 17:22

人工智能无线通信应用的一些论文

目录课上讲的用于无线网络中动态功率分配的多智能体深度强化学习基于深度强化学习的V2V通信资源分配无线调度的空间深度学习使用深度强化学习在分布式MIMOWi-Fi网络中优化吞吐量性能物理层通信的模型驱动深度学习大规模
monodrama99·2020-08-22 22:15

首届“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开放研究平台，依托腾讯AILab和「王者荣耀」在算法、脱敏数据、算力方面的核心优势
腾讯技术工程·2020-08-21 07:42

登山机器人问题（本题满分40分）（福建04年省选题目）noip提高组难度

它涉及小车机械、飞行器控制、机器人学、机电一体化、单片机、数据融合、精密仪器、实时数字信号处理、图像处理与图像识别、知识工程与专家系统、决策、轨迹规划、自组织与自学习理论、多智能体协调、以及无线通讯等多项理论和技术
Who_is_WZX·2020-08-21 01:55

机器人足球仿真中的三角进攻算法研究

摘要：机器人足球仿真系统提供了实时对抗环境下研究多智能体协作问题的一个良好平台。
Qinyangsen·2020-08-19 23:57

AI玩捉迷藏的七点启示

看看下面这个视频：该实验主要基于两种人工智能算法：多智能体学习以及强化学习。
AI启蒙研究院·2020-08-19 08:07

用多智能体强化学习算法MADDPG解决“老鹰捉小鸡“问题

点击左上方蓝字关注我们【飞桨开发者说】郑博培：北京联合大学机器人学院2018级自动化专业本科生，深圳市柴火创客空间认证会员，百度大脑智能对话训练师，百度强化学习7日营学员MADDPG算法是强化学习的进阶算法,在读对应论文Multi-AgentActor-CriticforMixedCooperative-CompetitiveEnvironments的过程中,往往会遇到很多不是很好理解的数学公式,
百度大脑·2020-08-18 13:48

学霸教AI打王者？！首届“开悟AI+游戏大赛”启动

初赛正式启动啦这也是腾讯开悟平台首次面向高校开放妲己宝宝还了解到本次大赛是由王者荣耀与腾讯AILab携手腾讯高校合作、腾讯游戏学院等共同发起邀请了来自清华大学、北京大学上海交通大学等国内18所顶尖高校的100多名学生同台竞技事不宜迟，马上随宝宝来了解一下叭~开悟是腾讯牵头构建的AI多智能体与复杂决策开放研究平台
王者荣耀·2020-08-18 00:00

OpenAI重磅开源多智能体博弈环境Neural MMO

  OpenAI官方发布一个NeuralMMO——一个用于增强学习代理的大规模多代理博弈环境。平台支持大量的，可变数量智能体在开放式任务中进行训练。大量不同种类的智能体能够使得强化学习更好地进行探索。width="450"height="300"src="https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/neural-mmo/neural_mmo_c
小小何先生·2020-08-17 16:39

多智能体系统（Multi-agent system）

（1）背景Swarm是美国新墨西哥州的桑塔费研究所（TheSantaFeInstitute，SFI）1994年起开发的一个面向对象程序设计（OOP）的多智能体仿真软件工具，是一种基于复杂适应系统（complexadaptivesystem
Janvn·2020-08-17 15:49

多智能体环境安装

对于python游戏页面不能显示问题，如多智能体，或者gym游戏我是安装openai发布的多智能体框架https://github.com/openai/multiagent-particle-envshttps
snailYWW·2020-08-17 15:24

《多智能体学习：强化学习方法》——代码实现

文章目录Nash-QLearning智能体创建一个矩阵环境策略训练WoLF-PHC(Policyhill-climbingalgorithm)智能体创建一个矩阵环境训练Minimax-QLearning¶Nash-QLearning论文：NashQ-learningforgeneral-sumstochasticgames链接：http://www.jmlr.org/papers/volume4/
浑兮其若浊·2020-08-17 14:47

DeepMind将博弈论融入多智能体研究，让纳什均衡变得更简单

雷锋网AI科技评论按，随着AI系统在现实生活中变得越来越重要，我们自然该探索不同系统间的交互方式了，这些多智能体间到底用了什么独特的方式呢？
Omni-Space·2020-08-17 13:03

Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments 读书笔记

此外，他们引入了一种培训方案，该方案综合考虑每个代理策略，以产生更强大的多代理策略，并能够成功地学习需要复杂的多智能体协调的政策2.核心这篇文章我阅读了源码，它的网络架构如图1所示图1MADDPG从图中可以看出主要包含了
monotonomo·2020-08-17 13:32

Pommerman多智能体强化学习 Continual Match Based Training in Pommerman: Technical Report

文章地址：https://arxiv.org/pdf/1812.07297.pdfPommerman是NeurIPS会议上开设的多智能体竞赛，将多智能体协作、非完全信息博弈以及持续学习等关键问题浓缩到炸弹人这款竞赛中
不一样的烟火___·2020-08-17 12:53

多智能体强化学习入门（一）——基础知识与博弈

一、引言在多智能体系统中，每个智能体通过与环境进行交互获取奖励值（reward）来学习改善自己的策略，从而获得该环境下最优策略的过程就多智能体强化学习。
小草cys·2020-08-17 11:49

多智能体强化学习笔记 01

跟单智能体强化学习相比，多智能体强化学习的入门似乎更难，想了想觉得有以下几个方面的原因：（1）多智能体强化学习研究成果较少，没有一本经典的系统的书籍来介绍。
小草cys·2020-08-17 11:18

阿里多智能体协作网络BiCNet争霸星际，展现五大可观测智能 | 独家视频

新智元报道来源：arxiv论文作者：PengPeng,QuanYuan,YingWen,YaodongYang,ZhenkunTan,HaitaoLong,JunWang译者：张易【新智元导读】阿里巴巴认知计算实验室与伦敦大学学院计算机系合作，以游戏“星际争霸1”（下简称“星际”）中的微观战斗场景为测试环境，深入地研究了多个AI智能体之间的协作问题，旨在通过协作智能解决人类不擅长的问题。该研究引入
算法学习者·2020-08-17 11:35

中科大教授吴锋：多智能体的分布式在线决策 | 腾讯AI Lab学术论坛演讲

感谢阅读腾讯AILab微信号第24篇文章。腾讯AILab第二届学术论坛近期已结束，我们将在之后的文章陆续带来会上顶级嘉宾的演讲内容和相关的延伸阅读。本文第一部分是中国科学技术大学计算机科学与技术学院副教授吴锋带来的主题演讲，第二部分介绍了腾讯AILab在AI研究到应用的布局中，在「AI+游戏」方向的挑战与应对的分析。3月15日，腾讯AILab第二届学术论坛在深圳举行，聚焦人工智能在医疗、游戏、多媒
腾讯AI实验室·2020-08-17 11:19

多智能体中的图论——多智能体的一致性（二）

一致性（agreement）是多智能体协同（multiagentcoordination）中的一个基础问题，即使智能体间达成一种共同状态。
autotian·2020-08-16 20:42

Actor-Attention-Critic for Multi-Agent Reinforcement Learning论文学习笔记

Actor-Attention-CriticforMulti-AgentReinforcementLearning目录）一.改进算法的核心内容i.Attention机制ii.反事实基线iii.交叉熵二.实验部分    最近学习了ICML2019的一篇多智能体强化学习的文章
barry_cxg·2020-08-16 16:28

多智能体协同（1）：一阶多智能固定拓扑下一致性控制

一、基本算法ξ˙i=ui,i=1,…,n\dot{\xi}_{i}=u_{i},\quadi=1,\ldots,nξ˙i=ui,i=1,…,nui=−∑j=1naij(t)(ξi−ξj),i=1,…,nu_{i}=-\sum_{j=1}^{n}a_{ij}(t)\left(\xi_{i}-\xi_{j}\right),\quadi=1,\ldots,nui=−j=1∑naij(t)(ξi−ξj),
后厂村路蔡徐坤·2020-08-16 10:22

强化学习 之 多智能体（Multi-Agent）强化学习

参考1、多智能体强化学习入门（一）——基础知识与博弈2、《Multi-AgentActor-CriticforMixedCooperative-CompetitiveEnvironments》论文解读3
Test_hh112·2020-08-15 07:41

从代码到论文理解并复现MADDPG算法(基于飞桨的强化学习套件PARL)

把MADDPG拆分成多个算法什么是多智能体?有哪些环境?从PARL的代码解读MADDPG复现“
Mr.郑先生_·2020-08-12 18:59

论文笔记 Hierarchical Macro Strategy Model for MOBA Game AI

问题复杂度高，状态空间或动作空间可以达到102000010^{20000}1020000多智能体优化，因为涉及队友间的合作之类的。信息不完全，
Uncle_Sugar·2020-08-06 13:21

多智能体强化学习博弈系列（2）- 模糊Q-Learning

关于模糊系统见上一篇。游戏描述：以多人领土保卫游戏（guardingterritory）为例：进攻者采取最佳策略（提前计算出的纳什均衡点），防卫者通过强化学习，不断优化截击位置。目标是成功截击进攻者，且截击位置距离领土范围最远。这一章节采用的RL算法是Q-learning。防卫者作为智能体，输入和输出分别经过模糊化和去模糊化处理。模糊系统nnn个输入变量的连续输入空间被离散化为MMM个模糊规则，输
Edward Tivrusky IV·2020-08-03 09:02

一个简单易懂的多智能体强化学习建模过程的例子

这里基于一篇论文分享一种强化学习的建模过程，它是将通信当中的资源分配问题建立成强化学习方法，首先大概读一遍这个题目，叫“基于多智能体强化学习的无人机网络资源分配”，这里的network是通信网络不是神经网络
人工智障1111·2020-08-01 01:21

SLR-智能交通道路最优化分配

ResearchPaperTitle智能交通道路最优化分配DatabaseCSCDJournal/ConferenceName城市规划Keywordsusedforretrieving智能交通、多智能体
阿拉灯神灯·2020-07-31 20:03

windows+Anaconda+Pycharm安装multiagent模块

最近在搞多智能体协同合作，配置环境遇到了许多问题。
RuijunLiu·2020-07-29 20:54

AIMA

Code23450Environment环境，又称为智能体所在的任务环境有以下几个维度：1.完全可观察和部分可观察2.确定的和随机的3.片段式的和连续式的4.静态的与动态的5.离散的与连续的6.单智能体与多智能体
wlx0710·2020-07-29 12:24

集群分布式控制

概述  目前关于多智能体系统协同问题的研究中，除了一致性问题的研究，还有蜂拥（Flocking）、群集（Swarming）、编队（Formation）、聚集（Rendezvous或Aggregation
不懂音乐的欣赏者·2020-07-29 05:54

伯克利开源工具库RLib现已支持大规模多智能体强化学习

AI前线导读：近日，UC伯克利的研究团队RISELab在其Github的项目RayRlib0.6.0中添加了面向多智能体强化学习（multi-agentReinforcementLearning）的支持
客服小羊·2020-07-29 05:50

【重磅】Tensorflow2.0实现29种深度强化学习算法大汇总

，该项目作者使用gym,Unity3Dml-agents等环境，利用tensorflow2.0版本对29种算法进行了实现的深度强化学习训练框架，该框架具有如下特性：实现单智能体强化学习、分层强化学习、多智能体强化学习算
深度学习技术前沿·2020-07-28 23:15

柔性作业车间调度问题 (FJSSP)

多智能体系统是分布式人工智能（DAI，DistributedArtificialIntelligence）的一个重要分支。
北木.·2020-07-28 21:49

深度强化学习+启发人类的决策智能，专访一家有愿景的中国企业「启元世界」 ...

雷锋网AI科技评论按：上次我们报道了来自中国的决策智能企业「启元世界」，他们凭借自己的核心技术深度强化学习和决策智能平台，在NeurIPS2018多智能体竞赛「炸弹人团队赛」中获得了Learning组冠军
客服小羊·2020-07-27 11:32
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