发表服务
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…
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
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...
多智能体编队分类：基于位置的编队控制：智能体感知自己相对于全局坐标系的位置。它们主动控制自己的位置，以实现所需的队形，这是由相对于全局坐标系的所需位置规定的。基于位移的编队控制：智能体主动控制其相邻智能体的位移以实现所需的队形，这个队形是在假设每个智能体能够感知其...
多智能体系统的基本特征是合作和沟通，构成了系统的集体行为，所以对多智能体分布式协调的关键步骤是给每个智能体设计适当的协议使得系统可以收敛到期望的状态，甚至是在不可靠的信息交换和动态变化通信拓扑结构存在的情形下也可以达到目的。
9.，发表于NeurIPS2020。.本文提出了一种新的policy-based的多智能体强化学习算法，隐式地解决了完全合作环境下的信用分配问题。.本文的算法LICA主要使用两个思想：1.使用中心化的critic，使用了超网络（hypernetwork），让其携带足够的state信息，对单个智能体做出...
每个智能体仍然是遵循着强化学习的目标，也就是是最大化能够获得的累积回报，而此时环境全局状态的改变就和所有智能体的联合动作相关了。.因此在智能体策略学习的过程中，需要考虑联合动作的影响。.本论文集包含多智能体强化学习中的迁移学习论文...
此外,由于智能体存在的差异性,无法统一对其收益进行描述,难以学习和预测其行为。因此需要引入用户模式,用以描述智能体的差异性,从而定制的满足每个智能体的收益最大化。本论文主要从以下五个方面对多智能体深度强化学习及其应用进行了研究。
【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。
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…
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…
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
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...
多智能体编队分类：基于位置的编队控制：智能体感知自己相对于全局坐标系的位置。它们主动控制自己的位置，以实现所需的队形，这是由相对于全局坐标系的所需位置规定的。基于位移的编队控制：智能体主动控制其相邻智能体的位移以实现所需的队形，这个队形是在假设每个智能体能够感知其...
多智能体系统的基本特征是合作和沟通，构成了系统的集体行为，所以对多智能体分布式协调的关键步骤是给每个智能体设计适当的协议使得系统可以收敛到期望的状态，甚至是在不可靠的信息交换和动态变化通信拓扑结构存在的情形下也可以达到目的。
9.，发表于NeurIPS2020。.本文提出了一种新的policy-based的多智能体强化学习算法，隐式地解决了完全合作环境下的信用分配问题。.本文的算法LICA主要使用两个思想：1.使用中心化的critic，使用了超网络（hypernetwork），让其携带足够的state信息，对单个智能体做出...
每个智能体仍然是遵循着强化学习的目标，也就是是最大化能够获得的累积回报，而此时环境全局状态的改变就和所有智能体的联合动作相关了。.因此在智能体策略学习的过程中，需要考虑联合动作的影响。.本论文集包含多智能体强化学习中的迁移学习论文...
此外,由于智能体存在的差异性,无法统一对其收益进行描述,难以学习和预测其行为。因此需要引入用户模式,用以描述智能体的差异性,从而定制的满足每个智能体的收益最大化。本论文主要从以下五个方面对多智能体深度强化学习及其应用进行了研究。
【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。
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…
发表服务