最近由于写论文的原因，梳理了一下近几年的多智能体强化学习（MARL）算法，在这里做一个总结。下面遵循综述Ismultiagentdeepreinforcementlearningtheanswerorthequestion?Abriefsurvey对多智能体强…
来源：原创论文网添加时间：2017-12-12.最近十年，人工智能理论的研究取得了重要突破：1）发现了智能生成的共性核心机制是在给定条件下的“信息-知识-智能转换”,由此建立了人工智能的机制模拟方法；2）发现了知识的生态学结构是在本能知识支持下的...
近段时间来，基于视觉-语言的具身智能体受到了越来越多的关注[32,22,7]，原因是它们在家用机器人和个人助手等很多有趣的现实应用中都有广泛的使用。同时，通过置身于使用第一人称视觉的主动学习场景中，这样的智能体也能推进视觉和语…
最近由于写论文的原因，梳理了一下近几年的多智能体强化学习（MARL）算法，在这里做一个总结。行为分析类别的算法主要是将单智能体强化学习算法（SARL）直接应用到多智能体环境之中，每个智能体之间相互…
Doc-02E7ZT；本文是“论文”中“毕业论文”的论文的论文参考范文或相关资料文档。正文共5,428字，word格式文档。内容摘要：电控系统工作原理，电控系统主要功能设置，连锁功能，动态显示功能，故障保护功能..
智能运输小车控制系统设计机电工程系机电041常州信息职业技术学院毕业设计（论文）报告四、设计（论文）进度安排：3.19~3.28收集、整理相关的资料3.29~4.5理清思路，确定总方案，并撰写开题报告4.6~8.14智能运输小车控制系统设计方案的比较、论证
智能体可以通过在规划过程中发现不可接受的结果来避免它们(4.4节)。智能体的模型可以用于从用户那里征求尚未发生的结果的反馈。智能体可以更快地适应奖励模型中的变化，因为它可以在不与环境交互的情况下使用模型将这些变化备份到价值评估。
论文《Manipulator-IndependentRepresentationsforVisualImitation》探索了对仅从视觉而不涉及具体动作的第三人称视觉操作轨迹进行模仿学习的可能性，并且对通过不同于模仿学习智能体的其他形态的智能体进行评估来展示策略的通用性。
智能体对环境动态变化的熟悉度可以通过预测模型进行估计。这种用预测模型检验智能体好奇心的想法其实在很久之前就被提出（1991年论文《APossibilityforImplementingCuriosityandBoredominModel-BuildingNeuralControllers》）。（1）前向动态探索
然后，自智能体利用这些潜在的动力来影响另一个智能体，有目的地引导他们走向共同适应的策略。在多个模拟领域和一个真实的空中曲棍球游戏中，本文的方法要优于其他方法，并学会了影响其他智能体。CoRL2020最佳论文提名：3最佳系统论文奖
目前的多智能体强化学习任务主要集中在得到一个分散式的协作的策略来最大化集体奖励。这样模型的可扩展性较差,不能用到更复杂的多智能体任务。目前多数模型用于纯协作或者纯竞争的...
多智能体论文：联合博弈框架下的多Agent强化学习算法研究【中文摘要】多智能体系统是一个复杂的动态系统,系统中问题求解空间巨大,是人工智能领域研究的一个热点问题。智能体...
在稀疏奖励的环境下,多智能体的exploration存在效率不足的问题。在IAC的基础上尝试加入重要性采样,使得每次更新智能体iii的参数时,不再仅仅使用智能体iii的...
多智能体强化学习的相关论文实验环境基于价值函数的方法基于演员评论家的方法经验回放学习通信最优控制自我博弈元学习模仿学习迁移学习书籍2014-Mu...
本文从一阶推广到二阶,增加一项来抓住θ和w的关系来减少方差,并应用于高阶,不影响首阶,在强化学习中来捕获这种关系,通过记录先前的行动,来捕获因果关系,这对于...
因此,该论文提出了一种方法用于学习非中心式的、部分可观测的多智能体协同的控制策略。COMA利用全局评价网络(critic)来评价Q值,利用非全局行为网络(actor)来决定agent的行为。...
02203113学生姓名顾问老师谈英姿副教授起讫日期2007.3～2007.6设计地点四牌楼河海院2摘要RoboCup比赛是一项综合教育与科研的国际性活动,以多智能体系...
内容提示:浙江大学本科毕业论文i摘要随着计算机技术的发展,分布式人工智能中多智能体系统(MAS:Multi-agentSystem)的理论及应用研究已经成为...
通过分析传统路径导航算法认识到基于导航图的经典Dijsktra算法由于缺乏启发信息导致搜索效率低下,而经典A*算法只能建立在目标位置明确的前提下,因此本文采用了针对不同粒度导...
探索-利用(exploration-exploitation)是多智能体学习(MAL)中强大而实用的工具探索-利用(exploration-exploitation)是多智能体学习(MAL)中强大而实用的工具,...