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分布式多智能体协调控制及其应用.候健.【摘要】：多智能体(例如移动传感器,无人运载器等)系统,作为分布式人工智能研究的一个重要分支,由于其具有较强的容错性、鲁棒性和可扩展性等优点,被广泛地应用于军事、工农业生产、医学、交通、服务等各个领域...
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
因此,本论文研究多智能体深度强化学习方法,希望能学习出用户模式,在数据中挖掘到每个用户最需要的信息,最大化用户体验,进而可以根据用户模式实现定制化推荐系统、自动控制、智能资源动态分配以及智能导航等应用场景。.一方面,深度学习能够利用深度...
多智能体技术发展及其应用综述.李杨徐峰谢光强黄向龙.【摘要】：首先阐述了智能体技术的相关定义及特性,通过分析国内外多智能体技术的应用研究文献,对多智能体系统的基础研究进行分析并梳理了多智能体一致性及控制等方向的技术发展。.接着选取了...
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…
基于多智能体人工鱼群算法应用研究.姚玉霞.【摘要】：人工鱼群算法是一种新型的群智能随机优化算法,本质上是一个复杂的智能系统,它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于和其他方法结合等优点。.目前对该算法的研究、应用已经渗透到多个...
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...
AMiner必读论文集推荐#多智能体强化学习中的迁移学习#.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会同时存在多个决策个体（智能体），部分研究者逐渐将眼光从单智能体领域延伸到多智能体，即多智能体强化...
密级：公开硕士学位论文强化学习在多智能体对抗中的应用研究ApplicationResearchReinforcementLearningMulti-AgentCompetition研究生姓名：中国运载火箭技术研究院ChinaAcademyLaunchVehicleTechnology本文针对未来作战将从“信息主导...
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...
分布式多智能体协调控制及其应用.候健.【摘要】：多智能体(例如移动传感器,无人运载器等)系统,作为分布式人工智能研究的一个重要分支,由于其具有较强的容错性、鲁棒性和可扩展性等优点,被广泛地应用于军事、工农业生产、医学、交通、服务等各个领域...
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
因此,本论文研究多智能体深度强化学习方法,希望能学习出用户模式,在数据中挖掘到每个用户最需要的信息,最大化用户体验,进而可以根据用户模式实现定制化推荐系统、自动控制、智能资源动态分配以及智能导航等应用场景。.一方面,深度学习能够利用深度...
多智能体技术发展及其应用综述.李杨徐峰谢光强黄向龙.【摘要】：首先阐述了智能体技术的相关定义及特性,通过分析国内外多智能体技术的应用研究文献,对多智能体系统的基础研究进行分析并梳理了多智能体一致性及控制等方向的技术发展。.接着选取了...
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…
基于多智能体人工鱼群算法应用研究.姚玉霞.【摘要】：人工鱼群算法是一种新型的群智能随机优化算法,本质上是一个复杂的智能系统,它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于和其他方法结合等优点。.目前对该算法的研究、应用已经渗透到多个...
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...
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密级：公开硕士学位论文强化学习在多智能体对抗中的应用研究ApplicationResearchReinforcementLearningMulti-AgentCompetition研究生姓名：中国运载火箭技术研究院ChinaAcademyLaunchVehicleTechnology本文针对未来作战将从“信息主导...
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...
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