多智能体强化学习资料MARL

最新推荐文章于 2024-10-08 20:30:52 发布
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#算法 #人工智能

本文汇总了多智能体强化学习(MARL)领域的多个重要资源，包括MARL框架、环境及算法等，并提供了相关项目的GitHub链接。这些资源涵盖了从入门到实践所需的各个方面。

多智能体强化学习资料MARL
框架
https://github.com/oxwhirl/pymarl
https://github.com/starry-sky6688/StarCraft
https://github.com/openai/multiagent-particle-envs
环境
算法
https://github.com/LantaoYu/MARL-Papers
https://www.bilibili.com/video/BV18z411q7Kc
https://www.youtube.com/watch?v=0HV1hsjd1y8&list=PLvOO0btloRntPRHgQo75wuMNFvtXHGn5A&index=3

三、智能体强化学习——多智能体强化学习 (MARL) 及人机协作
形上得其象，形下合于数；阴阳自济，玄理自明。
01-12 2452
在单智能体强化学习中，环境通常由一个智能体与外部世界构成。而在多智能体环境中，存在多个智能体 (agents)，它们相互影响同时进行学习和决策，因此会出现博弈和协同等复杂行为。多智能体协同 (Cooperative)多个智能体有共同目标或部分重叠的目标，需要协同分工、共同完成任务；例如：多机器人协同搬运、多无人机协同搜索等。多智能体对抗 (Competitive)智能体之间存在利益冲突，互相竞争；例如：自动驾驶中的“避让”与“抢道”、竞技博弈、网络安全对抗等。
强化学习&多智能体9.4 | MARL中的AC方法（ongoing）
ASKCOS博客
06-05 637
MARL多智能体强化学习
m0_74206393的博客
10-08 1038
MARL（Multi-Agent Reinforcement Learning，多智能体强化学习）是强化学习的一种扩展形式，应用于多智能体系统（MAS，Multi-Agent Systems），其中多个智能体同时存在，并且相互作用，旨在解决个体或群体在复杂环境中的决策问题。1. 非稳定性：由于智能体同时更新策略，环境对每个智能体来说是动态的和不稳定的，导致传统强化学习算法的收敛变得更困难。1. 状态（State）：环境的当前状态，通常是全局的或局部的，所有智能体可以通过不同的方式感知这个状态。
多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）
guojunwu1977的博客
03-10 2178
多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是强化学习的一个分支，专注于在含有多个智能体（agent）的环境中学习。在这类环境中，每个智能体不仅要考虑环境的状态和如何通过其动作来最大化自己的长期回报，还需要考虑其他智能体的存在和行为对自己策略的影响。多智能体系统在现实世界中非常常见，比如自动驾驶汽车、机器人协作、经济模型和社交网络分析等领域。
pymarl:Python Multi-Agent强化学习框架
04-28
- Please pay attention to the version of SC2 you are using for your experiments. - Performance is *not* always comparable between versions. - The results in SMAC (https://arxiv.org/abs/1902.04043) use SC2.4.6.2.69232 not SC2.4.10. Python MARL框架 PyMARL是的用于深度多智能体强化学习的框架，包括以下算法的实现： PyMARL是用PyTorch编写的，并使用作为其环境。 安装说明 使用以下命令构建Dockerfile cd docker bash build.sh 设置《星际争霸II》和SMAC： bash install_sc2.sh
大规模多智能体强化学习资料整理
zhihao8013的博客
03-09 991
2020年，Multi-Agent RL领域的主流研究方向有哪些？ 【多智能体强化学习】新手入门算法论文大总结 多智能体强化学习（持续更新） 多智能体强化学习的几种Best Practice 处理大规模多智能体强化学习的方方法： 1）从小规模的系统开始学习，逐渐递进到大规模系统 ...
精选资源
基于python实现的多智能体强化学习（MARL）算法复现，包括QMIX，VDN，QTRAN、MAVEN+源码（毕业设计&课程设计&项目开发）
11-20
基于python实现的多智能体强化学习（MARL）算法复现，包括QMIX，VDN，QTRAN、MAVEN+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用~ 基于python实现的多智能...
精选资源
多智能体强化学习Simulink模型
02-06
多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是机器学习领域的一个重要分支，它涉及到多个自主决策的智能体在共享环境中互动学习。Simulink，是MATLAB环境下的一个图形化建模工具，常用于系统仿真...
【无人机路径规划】基于多智能体强化学习的三维航迹优化： 有图有真相 MATLAB实现基于多智能体强化学习（MARL）进行无人机三维路径规划（代码已调试成功，可一键运行，每一行都有详细注释）
最新发布
12-21
内容概要：本文档介绍了一个基于MATLAB实现的多智能体强化学习（MARL）框架，用于解决无人机在三维复杂环境中的路径规划问题。该代码实现了完整的机器学习流水线，包括模拟数据生成、代价预测模型训练、三维环境构建...
多智能体强化学习(MARL)训练环境总结
weixin_45526117的博客
03-24 7359
目前开源的多智能体强化学习项目都是需要在特定多智能体环境下交互运行，为了更好的学习MARL code，需要先大致了解一些常见的MARL环境以及库。比如petting zoo, SMAC，MPE等
基于生物启发式算法的多智能体强化学习算法python实现源码+项目说明+模型及注释.zip
10-27
【资源说明】 基于生物启发式算法的多智能体强化学习算法python实现源码+项目说明+模型及注释.zip ## 项目介绍： 多智能体系统(MAS)由于具有解决复杂任务的灵活性、可靠性和智能性，已被广泛地应用于不同的应用领域，如计算机网络、机器人和智能电网等。通信是多代理世界保持组织和生产的重要因素。然而，以往的多代理通信研究大多试图预先定义通信协议或采用额外的决策模块进行通信调度，这将造成巨大的通信开销，并且不能直接推广到一个大型代理集合。本文提出了一个轻量级的通信框架:**基于信息素协同机制的分布式深度Q网络算法（Pheromone Collaborative Deep Q-Network, PCDQN）**，它结合了深度Q网络和stigmergy机制。它利用stigmergy机制作为部分可观察环境下独立强化学习代理之间的间接沟通桥梁。我们证明了PCDQN框架的优越性，同时也将我们的模型转移到解决多代理路径搜索问题上。利用PCDQN框架，多代理编队能够学习适当的策略，成功地在雷区导航环境中获得最优路径。 *** ## 实验环境 ```sh Windows10操作系统，8GB内存，2核Intel Core i7-6500U pytorch-1.4.0+cpu python 3.8 ``` 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！
强化学习—多智能体
Tony Wey的博客
08-13 1万+
多智能体强化学习是强化学习中的一个重要分支，涉及多个智能体在动态和交互的环境中学习和决策。它面临着挑战，如非稳定性、维度灾难以及智能体之间的协作与竞争。然而，随着算法的不断进步，MARL 在多个复杂应用领域中显示出巨大的潜力和前景。如果有更多的具体问题或需要深入讨论某个方面，欢迎继续提问！在一个包含多个玩家的博弈中，每个玩家都有一个策略集Σi\Sigma_iΣi​，以及对应的收益函数uiσ1σ2σnui​σ1​σ2​σn​，其中σi\sigma_iσ。
多智能体强化学习入门
小星AI
10-24 2万+
参考文章：万字长文：详解多智能体强化学习的基础和应用 、多智能体强化学习入门（一）——基础知识与博弈 推荐文章：多智能体强化学习路线图 (MARL Roadmap) 推荐综述论文：An Overview of Multi-Agent Reinforcement Learning from Game Theoretical Perspective 参考书籍：《深度强化学习学科前沿与实战应用》 多智能体强化学习（Multi-agent RL简称MARL），是由RL和多智能体系统结合而成的新领域。多智能体系统起源
简单了解【多智能体强化学习(MARL)】
全栈O-Jay的博客
01-18 1835
我们的现实生活中有着许多多智能体共同决策的场景，比如多机械臂协同，多个无人机或多个机器人完成某共同目标。下面介绍单智能体强化学习的进化，多智能体强化学习。
多智能体强化学习（五）MARL的挑战
wangyifan123456zz的博客
07-06 2003
多智能体强化学习（五）MARL的挑战1.组合中的复杂性多维的学习目标3. 非平稳性问题4. 当出现N>>2时的可伸缩性问题 与单智能体RL相比，多智能体RL是一个更好地匹配现实世界人工智能应用的广泛范围的通用框架。然而，由于存在多个同时学习的代理，除了在单代理RL中已经存在的智能体外，MARL方法还提出了更多的理论挑战。与通常有两个智能体的经典地图设置相比，解决一个多智能体RL问题更具挑战性。事实上，①组合的复杂性，②多维度学习对象，③非平稳性的问题都导致了大多数MARL算法能够解决④只有两个玩
《多智能体学习：强化学习方法》——代码实现
qq_44852767的博客
05-03 8639
文章目录Nash-QLearning智能体创建一个矩阵环境策略训练Minimax-QLearning¶WoLF-PHC(Policy hill-climbing algorithm) Nash-QLearning 论文：Nash Q-learning for general-sum stochastic games 链接：http://www.jmlr.org/papers/volume4/hu0...
多智能体强化学习--MAPPO(pytorch代码详解)
qq_45889056的博客
01-28 3737
2.box类。
多智能体深度强化学习——MADDPG算法代码分析（tensorflow）
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12-12 4万+
MADDPG算法介绍 MADDPG代码分析与实验
探索多智能体强化学习的环境设置
资源摘要信息:"多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是强化学习的一个分支，它涉及多个智能体（agents）在同一个环境中学习和行动，以实现共同的目标或各自的目标。MADDPG（Multi-Agent ...
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