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 ...
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 A i 表示第 i 个智能体的动作 状态转移: p s prime s,a ,a ...a n mathbb P S prime s prime S s, A a ... A n a n 下一个状态受到所有ag ...
2021-07-30 23:00 0 135 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
联合控制动作,提升城市整体的通行能力。 从博弈论到多智能体强化学习 多交叉路 ...
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 ...
MARL 理论、算法和智能交通应用的深度结合,拓展 MARL 的应用范围,通过结合纳什均衡理论和通信理论优化 ...
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 ...