MARL

多智能体强化学习综述阅读笔记

ustc懒苗·2024-02-01 06:17

简单了解【多智能体强化学习(MARL)】

我们的现实生活中有着许多多智能体共同决策的场景，比如多机械臂协同，多个无人机或多个机器人完成某共同目标。下面介绍单智能体强化学习的进化，多智能体强化学习。含义多智能体系统中包含m个智能体，智能体共享环境，智能体之间会相互影响。一个智能体的动作会改变环境状态，从而影响其余所有智能体。举个例子，股市中的每个自动交易程序就可以看做一个智能体。尽管智能体（自动交易程序）之间不会交流，它们依然会相互影响：一

全栈O-Jay·2024-01-20 06:28

一文了解【完全合作关系】下的【多智能体强化学习】

不妨假设所有的局部观测的总和构成全局状态：完全合作关系下的MARL：目录策略学习多智能体A2C策略网络和价值网络训练和决策实现中的难点三种架构完全中心化完

全栈O-Jay·2024-01-20 06:47

MARL——多智能体强化学习特点与架构总结

1.特点概述1）多智能体系统中，每个agent未必能观测到所有的状态信息，此时智能体i得到的观测oio^{i}oi通常不等于状态SSS。2）智能体动作选择互相影响。3）需要通信机制。2.3种框架完全分布式这种算法框架和单智能体强化学习一样，每个个体都根据自身观测进行训练学习。个体之间没有交流。这种效果通常不好，因为没有考虑智能体动作选择互相影响的关系。集中式训练，集中式执行（完全集中式）存在一种中

LENG_Lingliang·2024-01-14 16:36

03MARL-联合策略与期望回报

文章目录前言一、MARL问题组成二、联合策略与期望回报1.History-basedexpectedreturn2.Recursiveexpectedreturn前言多智能体强化学习问题中的博弈论知识—

爱宇小菜涛·2024-01-11 18:16

ubuntu20.04下安装mujoco、mujoco-py、gym

目录1安装mujoco第一步：之后所有的操作都在marl这个环境下进行！！

程序小猿momo·2023-12-23 23:41

多智能体强化学习设计20231108

例如，无人机编队控制、多智能体机器人协同操作、分布式传感器网络优化等都可以通过MARL来实现。竞争性环境：在竞争性环境中，多个智能体追求不同的目标，可能需要博弈和

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-09 01:47

多智能体强化学习的主要流程是什么？训练方式跟单智能体有什么不同？

多智能体强化学习(Multi-AgentReinforcementLearning,MARL)是一种用于处理多个智能体相互作用的强化学习问题的方法。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-09 01:46

MARL 笔记

16年的MARL概览:Acomprehensivesurveyofmultiagentreinforcementlearning（谷歌学术）Model-free时学习均衡：NashQ-learning：

AntiGravity·2023-08-08 06:08

多智能体强化学习（MARL）研究汇总：行为分析、通信学习、协作学习、智能体建模

【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现专栏详细介绍：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为：基础单智能算法教学（gym环境为主）主流多智能算法教学（gym环境为主）主流算法：DDPG、DQN、T

汀、人工智能·2023-07-14 15:48

多智能体强化学习(MARL)训练环境总结

目前开源的多智能体强化学习项目都是需要在特定多智能体环境下交互运行，为了更好的学习MARLcode，需要先大致了解一些常见的MARL环境以及库文章目录1.FaramaFoundation2.PettingZoo

bujbujbiu·2023-04-15 03:23

Multi-agent Particle Environment - MPE多智能体强化学习运行环境的任务简介

MPE环境是一个时间离散、空间连续的二维环境，UI的界面风格如图所示，它通过控制在二维空间中代表不同含义的粒子，实现对于各类MARL算法的验证。

azeyeazeye·2023-04-01 22:14

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

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：π\piπ多智能体强化学习（MultiagentRL，MARL）考虑的是多智能体的协作，在

难受啊！马飞...·2023-01-28 07:40

从 VDN 到 QMIX的学习笔记

从VDN到QMIX的学习笔记文章目录从VDN到QMIX的学习笔记前言：参考链接：VDN的简介：1.研究背景2.MARL中的难点：2.1.部分可观察2.2.不稳定性3.为什么要进行值函数分解4.VDN算法的提出

hehedadaq·2023-01-18 10:46

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

[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

Rashid提出了QMIX多智能体算法，基于Q-learning和VDN的启发，从上述两个问题角度提升marl算法的准确

普通攻击往后拉·2022-12-29 00:12

【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）｝

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）｝

汀、·2022-12-29 00:40

MARL算法系列（1）：IQL【原理+代码实现】

原文题目：Multiagentcooperationandcompetitionwithdeepreinforcementlearning作者：Tampuu,ArdiandMatiisen,TambetandKodelja,Dorian等发表时间：2017年主要内容：相互独立的两个DQN智能体，竞争任务下学会了相互竞争的策略，合作任务下学会了合作策略。文章目录1论文基本原理1.1Abstract1

二向箔不会思考·2022-12-29 00:01

多智能体强化学习算法【一】【MAPPO、MADDPG、QMIX】

【二】【MADDPG、QMIX、MAPPO】多智能体强化学习算法【三】【QMIX、MADDPG、MAPPO】近些年，多智能体强化学习（Multi-AgentReinforcementLearning，MARL

汀、·2022-12-26 15:14

2021-arXiv-Multi-UAV Path Planning for Wireless Data Harvesting with Deep Reinforcement Learning

一、主要内容提出一种多智能体强化学习MARL方法，该方法适用定义数据收集任务的场景参数的深刻变化，而不需要执行高昂的重新计算或重新学习控制策略场景参数：部署的UAV数量、物联设备的数量、位置和数据量，或最大飞行时间等无人机团队特点

疑惑的兔子·2022-12-16 13:13

「重磅综述」多智能体强化学习算法理论研究「AI核心算法」

关注：决策智能与机器学习，深耕AI脱水干货作者|刘浚嘉报道|DeepRLImage虽然目前多智能体强化学习MARL在很多领域取得了不错的结果，但很少有相关的理论分析。

九三智能控v·2022-12-08 09:00

【强化学习论文】多智能体强化学习是一个序列建模问题

文献题目：Multi-AgentReinforcementLearningisASequenceModelingProblem时间：2022代码：https://github.com/PKU-MARL/

Wwwilling·2022-12-08 09:50

多智能体强化学习之QMIX

MonotonicValueFunctionFactorisationforDeepMulti-AgentReinforcementLearning参考博客：多智能体强化学习入门（五）——QMIX算法分析、多智能体强化学习入门QMIX参考书籍：《深度强化学习学术前沿与实战应用》MARL

微笑小星·2022-12-06 20:36

深度强化学习实验室(http://deeprlhub.com)

总结3:《强化学习导论》代码/习题答案大全总结4：30+个必知的《人工智能》会议清单总结5：2019年-57篇深度强化学习文章汇总总结6:万字总结||强化学习之路总结7：万字总结||多智能体强化学习(MARL

深度强化学习实验室·2022-12-04 07:02

【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(MARL

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）

Abriefsurvey对多智能体强化学习算法的分类方法，将MARL算法分为以下四类：emergentbehaviorsLearningcommunicationLearningcooperationAgentsm

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，智源社区整理了第2期《智源社区周刊：强化学习》，从论文推荐、研究动态、研究综述、热点讨论、学术会议等几个维度推荐最近一周内强化学习领域值得关注的信息。周刊采用社区协作的模式产生，欢迎感

智源社区·2022-11-20 23:56

MARL算法笔记：COMA

COMACounterfactualMulti-AgentPolicyGradientskeywords:Multi-agentACmethod;用counterfactualbaseline解决信用度分配问题1.方法总结:IAC框架+一个优势函数+一个trick先学习Q(s,u)Q(s,u)Q(s,u),sss是全局statestatestate,uuu是联合动作counterfactualba

峻菌君·2022-11-19 20:14

AAMAS 2021 强化学习论文70篇（自整理）

AAMAS2021接收论文列表：HTTPS://WWW.IFAAMAS.ORG/PROCEEDINGS/AAMAS2021/FORMS/CONTENTS.HTMAAMAS2021MARL论文（36篇）一

QCNH雨文·2022-11-13 14:11

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

MARL学习篇----MADDPG

MARL学习篇----MADDPG前言MADDPG是DDPG在多智能体任务中的一种扩展，其基础思想为：集中式学习，分散式执行（CTDE）。

昨日啊萌·2022-09-05 21:21

Tensorflow2.0实现|用Python实现多智能体强化学习（MARL）求解两AGV流水车间联合（Two-AGV-FSP）调度问题

除此处代码展示，还可前往个人Github进行下载，下载地址：Aihong-Sun/MARL_for_Two_AGV_FSP:thisropeuseMulti-AgentReinforcementLearningtosolveTwoAGVsintergratedFlowshopschedulingproblem

码丽莲梦露·2021-10-21 16:05

【一】最新多智能体强化学习方法【总结】

汀、·2021-07-21 10:23

常见多智能体强化学习仿真环境介绍【一】｛推荐收藏，真的牛｝

汀、·2021-06-05 11:20

多智能体强化学习（一）总览

摘要继AlphaGO系列的显著成功之后，2019年是蓬勃发展的一年，见证了多智能体强化学习(MARL)技术的显著进步。MARL对应于多智能体同时学习的多智能体系统中的学习问题。

如果我变成回忆l·2021-05-27 21:20

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(MARL

EmilyGnn·2020-09-12 04:58

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

多代理强化学习MARL（MADDPG，Minimax-Q，Nash Q-Learning）

由于强化学习领域目前还有很多的问题，如数据利用率，收敛，调参玄学等，对于单个Agent的训练就已经很难了。但是在实际生活中单一代理所能做的事情还是太少了，而且按照群体的智慧，不考虑训练硬件和时长问题，使用多个agent同时进行学习，会不会有奇招呢？另外如果在需要multi-agent的场景下，如想要完成多人游戏的话，也必须要考虑到多代理的问题。博弈论（gametheory）在单个agent中只需要

上杉翔二·2020-08-25 01:40

Green Marl 入门 Part1：语言相关

用户可以在Green-Marl中使用高级的、图形特有的数据类型和运算符直观地编写自己的图形算法。本系列将结合GreenMarl的论文与文档，分析学习GreenMarl语言。

He11o_Liu·2020-08-25 00:43

图计算系统发展简史（五）

Green-Marl是首个

Fmacloud·2020-08-25 00:41

强化学习最前沿之MARL（二）值分解方法

强化学习-Zee最前沿系列深度强化学习作为当前发展最快的方向，可以说是百家争鸣的时代。针对特定问题，针对特定环境的文章也层出不穷。对于这么多的文章和方向，如果能撇一隅，往往也能够带来较多的启发。本系列文章，主要是针对当前较新的深度强化学习算法和Trick，浅析其思路和方法，可以帮助你找出新的思路。希望对大家有多帮助。另外，我会将所有的文章及所做的一些简单项目，放在我的个人网页上。此系列传送门水平有

zachary2wave·2020-08-25 00:35

Marl&Kars

世人皆知，巴黎时尚界有一个奢侈品牌名为Marl&Kars，各年龄阶层的男男女女都为它着迷。

倪才·2020-07-16 05:51

抽丝剥茧看华为p20pro, 三星s9+, 小米8 样张低频彩噪

实验图片来源：链接:https://pan.baidu.com/s/1YtKaTT8yaVRKd-mARL6Dlg密码:ki9j低频彩噪，目前，好像只有在苹果手机上不太明显。

春江钓徒·2020-07-09 17:57

The MRC database dictionary之AOA库（age of acquisition 习得年龄）

astrolabe697plenipotentiary697endosperm697coif694yucca694philology692calculus689phaeton689marl686wherry683gramercy683provender683convocation683synod683methylene681dryad681disparagement680polyp678usury

_我走路带风·2020-07-06 17:20

炼丹感悟：On the Generalization of RL

根据个人经验来讲，目前大部分RLpaper使用的主要benchmark，比如MuJoCo或者Atari，实际上都是偏弱的（更不用说前两年MARL用的multiagent-particle-envs[2]

PaperWeekly·2020-07-01 19:28

很认真的中了两篇AAAI2020的文章：NCC-MARL: Neighborhood Cognition Consistent Multi-Agent Reinforcement Learning.

第一篇：NCC-MARL:NeighborhoodCognitionConsistentMulti-AgentReinforcementLearning.NCC-MARLisageneralRLframeworktohandlelarge-scalemulti-agentcooperativeproblems.Wenoticethatagentsmaintainconsistentcognitio

mmc2015·2020-06-24 15:03

多智能体强化学习（MARL）近年研究概览

PaperWeekly·2020-06-22 19:21

CVPR 2020 | 利用强化学习进行交互式3D医学图像分割

在CVPR2020的一篇论文中，来自上海交大和华师大的团队联合提出了一种基于多智能体深度强化学习（MARL

视学算法·2020-06-04 11:00

Papers of Multi Agent Reinforcement Learning(MARL)

PapersinMulti-AgentReinforcementLearning(MARL)ThisismypaperlistsaboutMulti-AgentReinforcementLearning.Whatmakesthislistoutstanding

海街diary·2020-03-17 22:09

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