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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...
王亦洲课题组NeurIPS2020入选论文解读：学习多智能体分层协作，优化有向传感器网络目标覆盖.时间:2020-12-09来源:CVDALab作者:钟方威、许婧.本文是第三十四届神经信息处理大会（NeurIPS2020）入选论文《LearningMulti-AgentCoordinationforEnhancingTargetCoveragein...
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…
王亦洲课题组入选CVPR2019论文解读：智能体张量融合，一种保持空间结构信息的轨迹预测方法.日前，国际计算机视觉与模式识别会议（IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,CVPR2019）公布了论文接收名单，北京大学信息科学技术学院计算机科学技术系...
因此，多智能体强化学习不研究不行！目前，多智能体强化学习能干什么呢？那么MARL难不难？OpenAI有句话，1v1iscomplicated,but5v5isanoceanofcomplexity.It'sdifficult,butnotimpossible!1入门1.1Course1.2Overview[1]PabloHernandez-Leal.
DeepMind将博弈论融入多智能体研究，让纳什均衡变得更简单.在DeepMind的最新论文中，研究人员用了博弈论来阐明这一问题。.虽然DeepMind的主要目标是如何将博弈论应用到多个AI系统的交互中去，但研究人员得出的结果也可以用在经济、生物进化和实证博弈论...
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…
文章已上传至资源区可直接下载（多机器人系统动态任务分配策略研究综述）一、介绍多机器人协作系统是机器人学中最广泛的研究领域之一，多机器人系统(MRS)以协调的方式部署多个合作机器人来执行和完成任务。MRS系统的应用领域包括：制造、建筑、采矿、检验、仓库、监视、国防应用、农…
NeurlPS2020系列论文解读.第·1·期.本文将分享来自UCBerkeley的工作：基于动态关系推理的多智能体轨迹预测问题。.多智能体交互系统在生活中随处可见，从纯物理学系统到复杂的社交网络都可以被囊括其中。.在许多应用领域，对环境情况的有效理解以及对...
在回答此研究的亮点之处时，论文第一作者、卡内基梅隆大学在读博士曹金坤对澎湃新闻（thepaper）记者表示，“我们在具有挑战性的CARLA（CarLearningtoAct，开源模拟器，可模拟真实的交通环境，行人行为，汽车传感器信号等）多智能体驾驶模拟
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...
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在回答此研究的亮点之处时，论文第一作者、卡内基梅隆大学在读博士曹金坤对澎湃新闻（thepaper）记者表示，“我们在具有挑战性的CARLA（CarLearningtoAct，开源模拟器，可模拟真实的交通环境，行人行为，汽车传感器信号等）多智能体驾驶模拟
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