原文:OpenAI 多智能體強化學習環境(multiagent-particle-envs)詳解

multiagent particle envs是OpenAI開源的多智能體學習環境。 一 安裝 Link:https: github.com openai multiagent particle envs 簡稱小球環境,也是MADDPG用的環境,基本上可以看做是較為復雜的 gridworld 的環境。 在這個環境涵蓋了ma里的競爭 協作 通訊場景,你可以根據你的需要設置agent的數量,選擇他們 ...

2020-12-30 15:29 3 3201 推薦指數:

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智能強化學習

智能的常見設定: 合作關系。比如工業機器人 競爭關系。比如拳擊比賽 合作-競爭混合。比如機器人足球比賽 利己主義。比如股票自動交易系統 多智能體系統的術語: 有n個智能; \(S\)為狀態 ...

Sat Jul 31 07:00:00 CST 2021 0 135
智能強化學習入門Qmix

本文首發於:行者AI Qmix是多智能強化學習中比較經典的算法之一,在VDN的基礎上做了一些改進,與VDN相比,在各個agent之間有着較大差異的環境中,表現的更好。 1. IQL與VDN IQL(Independent Q_Learning),是一種比較暴力的解決問題的方法 ...

Sat May 22 00:42:00 CST 2021 0 5570
萬字長文:詳解智能強化學習的基礎和應用

https://zhuanlan.zhihu.com/p/272735656 在這篇綜述性文章中,作者詳盡地介紹了多智能強化學習的理論基礎,並闡述了解決各類多智能問題的經典算法。此外,作者還以 AlphaGo、AlphaStar為例,概述了多智能強化學習的實際應用。 機器之心分析師網絡 ...

Mon Nov 16 23:48:00 CST 2020 0 796
智能博弈強化學習研究綜述筆記2

智能博弈強化學習研究綜述筆記2 標准博弈 共同利益博弈: 常見的有團隊博弈、勢博弈和 Dec-POMDP 團隊博弈:對於構建分布式 AI (DAI)至關重要。 存在的問題:若博弈存在多個納什均衡,即使每個智能之間的學習目標幵不沖突 ...

Sun Sep 26 23:01:00 CST 2021 0 256
智能博弈強化學習研究綜述筆記3

智能博弈強化學習研究綜述筆記 擴展式博弈 完全信息的擴展式博弈 納什在博弈論中主要的貢獻是證明了在有限玩家有限次標准型博弈下,一定存在混合策略的納什均衡。但是這個納什均衡是假設玩家在決策時,其他玩家的策略不會改變,但在擴展式博弈中先決策玩家無法知 道后決策玩家的策略,所以會導致 ...

Wed Sep 29 03:15:00 CST 2021 0 359
智能博弈強化學習研究綜述筆記1

智能博弈強化學習研究綜述筆記 1. 摘要要點 將博弈理論引入強化學習: 可以很好的解決智能的相互關系 可以解釋收斂點對應策略的合理性 可以用均衡解來替代最優解以求得相對有效的策略。 強化學習算法解決不了不存在最優解的問題。 論文的內容 ...

Sat Sep 25 04:38:00 CST 2021 1 280
強化學習環境OpenAi搭建,從虛擬機到Gym、Mujoco和mujoco-py的完整安裝

平時不怎么寫博客,這次是因為環境的配置花費了我大概一個星期的時間。所以簡單的記錄一下搭建的整個過程,其中有些部分我直接推薦別人的博客的基本教程,都是我親自嘗試過成功的。同時,也希望這篇博客可以幫到您。 (一)VMware Wokestation Pro15安裝CENTOS7和Ubuntu版本 ...

Sun Dec 15 22:52:00 CST 2019 0 275
強化學習仿真環境搭建入門Getting Started with OpenAI gym

gym入門 gym是用於開發和比較強化學習算法的工具包。它不對代理的結構做任何假設,並且與任何數字計算庫(例如TensorFlow或Theano)兼容。 gym庫是測試問題(環境)的集合,您可以用來制定強化學習算法。這些環境具有共享的接口,使您可以編寫常規算法。 安裝 首先,您需要安裝 ...

Wed Sep 09 00:05:00 CST 2020 0 984
 
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