多智能体的常见设定: 合作关系。比如工业机器人 竞争关系。比如拳击比赛 合作-竞争混合。比如机器人足球比赛 利己主义。比如股票自动交易系统 多智能体系统的术语: 有n个智能体; \(S\)为状态 ...
multiagent particle envs是OpenAI开源的多智能体学习环境。 一 安装 Link:https: github.com openai multiagent particle envs 简称小球环境,也是MADDPG用的环境,基本上可以看做是较为复杂的 gridworld 的环境。 在这个环境涵盖了ma里的竞争 协作 通讯场景,你可以根据你的需要设置agent的数量,选择他们 ...
2020-12-30 15:29 3 3201 推荐指数:
多智能体的常见设定: 合作关系。比如工业机器人 竞争关系。比如拳击比赛 合作-竞争混合。比如机器人足球比赛 利己主义。比如股票自动交易系统 多智能体系统的术语: 有n个智能体; \(S\)为状态 ...
本文首发于:行者AI Qmix是多智能体强化学习中比较经典的算法之一,在VDN的基础上做了一些改进,与VDN相比,在各个agent之间有着较大差异的环境中,表现的更好。 1. IQL与VDN IQL(Independent Q_Learning),是一种比较暴力的解决问题的方法 ...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/272735656 在这篇综述性文章中,作者详尽地介绍了多智能强化学习的理论基础,并阐述了解决各类多智能问题的经典算法。此外,作者还以 AlphaGo、AlphaStar为例,概述了多智能体强化学习的实际应用。 机器之心分析师网络 ...
多智能体博弈强化学习研究综述笔记2 标准博弈 共同利益博弈: 常见的有团队博弈、势博弈和 Dec-POMDP 团队博弈:对于构建分布式 AI (DAI)至关重要。 存在的问题:若博弈存在多个纳什均衡,即使每个智能体之间的学习目标幵不冲突 ...
多智能体博弈强化学习研究综述笔记 扩展式博弈 完全信息的扩展式博弈 纳什在博弈论中主要的贡献是证明了在有限玩家有限次标准型博弈下,一定存在混合策略的纳什均衡。但是这个纳什均衡是假设玩家在决策时,其他玩家的策略不会改变,但在扩展式博弈中先决策玩家无法知 道后决策玩家的策略,所以会导致 ...
多智能体博弈强化学习研究综述笔记 1. 摘要要点 将博弈理论引入强化学习: 可以很好的解决智能体的相互关系 可以解释收敛点对应策略的合理性 可以用均衡解来替代最优解以求得相对有效的策略。 强化学习算法解决不了不存在最优解的问题。 论文的内容 ...
平时不怎么写博客,这次是因为环境的配置花费了我大概一个星期的时间。所以简单的记录一下搭建的整个过程,其中有些部分我直接推荐别人的博客的基本教程,都是我亲自尝试过成功的。同时,也希望这篇博客可以帮到您。 (一)VMware Wokestation Pro15安装CENTOS7和Ubuntu版本 ...
gym入门 gym是用于开发和比较强化学习算法的工具包。它不对代理的结构做任何假设,并且与任何数字计算库(例如TensorFlow或Theano)兼容。 gym库是测试问题(环境)的集合,您可以用来制定强化学习算法。这些环境具有共享的接口,使您可以编写常规算法。 安装 首先,您需要安装 ...