ICLR2021概况（数据来源：深度强化学习实验室）ICLR2021共收到2997份论文稿件，最终接收了860篇。Oral论文53份，Spotlight论文114份，其余都是Poster论文，接收率为29%。多智能体强化学习…
多智能体强化学习论文——HAMA（AAAI2020）.我的AI笔记.09-13.53.存在的问题&研究动机&研究思路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...
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Ismultiagentdeepreinforc...
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.IntrinsicMotivationForEncouragingSynergisticBehavior3.MetaReinforcementLearningWithAutonomousInferenceOfSubtaskDependencies4
背景.MA2C是A2C在多智能体系统中的扩展，相对于IQL（independentq-learning）算法，有两个主要改进：1.每个agent都能得到相邻agent的信息，包括observation和fingerprints，所以agent能够更好地配合。.2.引入了空间折现因子，缩小距离较远的agent的奖励，使奖励变得更加合理...
博士毕业论文—《智能体系统的稳定性分析及在多智能体一致性控制中的应用研究》摘要第1-7页Abstract第7-11页第1章绪论第11-26页1.1研究背景及意义第11-13页
硕士博士毕业论文—基于分布式滤波器的多智能体系统未知输入估计学位论文数据集第1-5页摘要第5-8页ABSTRACT第8-19页第一章绪论第19-31页1.1课题来源
多智能体是不是multi-agentsystem？有一个topconf叫AAMAS，看看每年里面的论文就差不多知道最热的研究方向了。以现在的情况来看，和ML比起来当然不算大热领域，但是也不算是一个小的领…
毕业论文>多智能体系统的模型预测控制nulllefwyg785分享于2018-11-3003:25:10.0多智能体系统的模型预测控制文档格式：.doc文档页数：110页文档大小：6.81M...
【摘要】：近年来,随着多智能体技术的迅速发展,多智能体系统协调控制在生活、工业、航天等领域有着越来越广泛的应用,比如无人飞机编队、地面机器人集群、地理勘测、联合救援、联合打击等等,因此多智能体系统协调控制引起了大量专家与学者的巨大研究兴趣与关注。
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...
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...
论文标题TheSurprisingEffectivenessofMAPPOinCooperative,Multi-AgentGames,原文https://arxiv.org/abs/2103.01955本文研究了研究了多智能体PPO(MAPPO)算法,一种...
浙江大学本科毕业论文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人工智能研究的热点。RoboCup(Robot...
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...
论文集地址:https://aminer/topic/60a3894f92c7f9be21cd4619?f=zh近年来,随着强化学习在多个应用领域取得了令人瞩目的成果,并且考虑到在现实场景中通常...
多智能体系统的学习策略研究(优秀硕博学位论文)〖本文档下载后其中的文字可以直接复制粘贴,文档中的广告和水印将消失。查找更多期刊论文、会议论文、学术论文...
多智能体分时学习,傅波,陈鑫,合作式多智能体强化学习在虽然许多领域取得了较大的应用,但是维数灾和通信问题依然存在,且是当前的热点和难点。针对这两个问题
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...
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,...