MARL（multi-agent reinforcement learning）的一些边缘文章（imitation、transfer、security等）

最新推荐文章于 2025-03-14 09:24:40 发布
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分类专栏： （深度）增强学习 文章标签： MARL multi-agent reinforcement learni MARL文章
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mmc2015/article/details/78472188
版权
本文探讨了多智能体强化学习（MARL）在模仿学习、迁移学习和安全性方面的边缘研究。逆向MARL用于合作学习，多任务MARL强调任务泛化，而转移MARL关注环境间的知识迁移。此外，还讨论了安全问题在多智能体系统中的应用，如安全巡逻和信息不对称的学习优势。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


参考：https://github.com/LantaoYu/MARL-Papers

7.4.2、Inverse MARL

[1] Cooperative inverse reinforcement learning by Hadfield-Menell D,Russell S J, Abbeel P, et al. NIPS, 2016.

[2] Comparison of Multi-agent and Single-agent Inverse Learning on aSimulated Soccer Example by Lin X, Beling P A, Cogill R. arXiv, 2014.

[3] Multi-agent inverse reinforcement learning for zero-sum games byLin X, Beling P A, Cogill R. arXiv, 2014.

[4] Multi-robot inverse reinforcement learning under occlusion withinteractions by Bogert K, Doshi P. AAMAS, 2014.

Multi-agent inverse reinforcement learningby Natarajan S, Kunapuli G, Judah K, et al. ICMLA, 2010.

7.4.3、Imitation MARL

[1] Coordinated Multi-Agent Imitation Learning by Le H M

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多智能体强化学习 (MultiAgent Reinforcement Learning)
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多智能体强化学习 (Multi-Agent Reinforcement Learning) 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词： 多智能体强
Gigastep - One Billion Steps per Second Multi-agent Reinforcement Learning
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这种分类展示了 Gigastep 作为一个研究平台的多功能性，因为它可以适应智能体视角、环境动态、可观察性级别、任务结构、动作空间和观察空间的各种组合。这种灵活性使研究人员能够探索各种 MARL 问题，并在不同条件下评估不同算法的性能。
Multi-agent reinforcement learning_An overview
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盘点主流Multi-Agent智能体开发框架
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在AI技术快速迭代的2025年，AI Agent框架已成为开发者构建智能应用的核心工具。从单智能体到多智能体系统（Multi-Agent System, MAS），开源社区涌现出多个颠覆性框架。面对众多的选项，选择一个最匹配自身需求的 Multi-Agent 框架成为了众多开发者与企业需要解决的关键问题。本文将盘点当前最主流的开源AI Agent框架，并探讨其技术特性、应用场景与框架选型。 AutoGen 作为微软在多智能体领域推出的早期且广受欢迎的框架之一，微软的开创性作品，专为软件工程打造，旨在为软件开
【ICNP2020】A Multi-agent Reinforcement Learning Perspective on Distributed Traffic Engineering
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这篇文章选于ICNP2020，作者将深度强化学习方法用于流量工程问题，能够实现multi-region网络的全局优化，并能够适应高维、动态变化的网络。在看这篇文章之前，我未曾深入的了解过强化学习。但在这篇文章之后，我觉得相见恨晚，常说多智能体协同，而未曾听说强化学习中的agent就具有智能体的含义，这是一种损失。之前，我尝试将遗传算法和神经网络相结合以解决某些控制问题，这篇文章也给了我一些新的思路。
强化学习的 MultiAgent Reinforcement Learning：策略梯度与共同决策
AI天才研究院
12-26 1325
1.背景介绍 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种人工智能技术，它通过在环境中执行动作并从环境中接收奖励来学习如何实现最大化累积奖励的策略。多代理强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)是一种拓展单代理强化学习的技术，它涉及到多个代理在同一个环境中同时执行动作并互相影响。在许多实际应用中，如自动驾驶、智能物流、...
多代理强化学习MARL（MADDPG，Minimax-Q，Nash Q-Learning）
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由于强化学习领域目前还有很多的问题，如数据利用率，收敛，调参玄学等，对于单个Agent的训练就已经很难了。但是在实际生活中单一代理所能做的事情还是太少了，而且按照群体的智慧，不考虑训练硬件和时长问题，使用多个agent同时进行学习，会不会有奇招呢？另外如果在需要multi-agent的场景下，如想要完成多人游戏的话，也必须要考虑到多代理的问题。 博弈论（game theory） 在单个agent...
《强化学习周刊》第2期：多智能体强化学习（MARL）赋能“AI智能时代”
BAAIBeijing的博客
04-01 1043
No.02智源社区强化学习组RL学习研究观点资源活动关于周刊随着强化学习研究的不断成熟，如何将其结合博弈论的研究基础，解决多智能体连续决策与优化问题成为了新的研究领域，为了帮助研究与工程...
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Multi-agent Reinforcement Learning: An Overview 读书笔记
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03-11 3408
Multi-agent Reinforcement Learning: An Overview 读书笔记目录abstractintroductionbackgroundbenefit and challengeMARL goalMARL algorithmapplicationexampleOutlookrelated workconclusion 目录 零，abstract 一，introduc...
多智能体强化学习 (MARL) 算法框架综述 (一)
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简介了当前应用较多的MARL算法
MARL多智能体强化学习
m0_74206393的博客
10-08 812
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qq_59747472的博客
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迁移学习在多智能体强化学习领域的应用综述
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Game Theory and Multi-agent Reinforcement Learning 笔记1
想写就写咯
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Game Theory and Multi-agent Reinforcement Learning 笔记2
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Deep Decentralized Multi-task Multi-Agent RL under Partial Observability——论文阅读笔记
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在第二阶段，每个智能体的专门化策略被提炼成一个通用的策略，提炼的方法参考Rusu et al. (2015)，具体做法从专门化策略中学习到的Q值网络中提取知识，并将其转移到一个新的通用Q值网络中。（2）为每个任务学习专门的策略可能会导致问题，因为智能体不仅要为每个任务存储不同的策略，而且在实际应用中任务的id往往是不可观察的，难以做到任务和策略的匹配。利用每个智能体对不同任务得到的Q值，希望多任务的网络训练的Q值与之接近，这里就有点类似于监督学习的问题，单任务的Q值作为标签去训练这个多任务网络。
development of multi-agent reinforcement learning
03-30
Multi-agent reinforcement learning (MARL) is a subfield of reinforcement learning (RL) that involves multiple agents learning simultaneously in a shared environment. MARL has been studied for several decades, but recent advances in deep learning and computational power have led to significant progress in the field. The development of MARL can be divided into several key stages: 1. Early approaches: In the early days, MARL algorithms were based on game theory and heuristic methods. These approaches were limited in their ability to handle complex environments or large numbers of agents. 2. Independent Learners: The Independent Learners (IL) algorithm was proposed in the 1990s, which allowed agents to learn independently while interacting with a shared environment. This approach was successful in simple environments but often led to convergence issues in more complex scenarios. 3. Decentralized Partially Observable Markov Decision Process (Dec-POMDP): The Dec-POMDP framework was introduced to address the challenges of coordinating multiple agents in a decentralized manner. This approach models the environment as a Partially Observable Markov Decision Process (POMDP), which allows agents to reason about the beliefs and actions of other agents. 4. Deep MARL: The development of deep learning techniques, such as deep neural networks, has enabled the use of MARL in more complex environments. Deep MARL algorithms, such as Deep Q-Networks (DQN) and Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), have achieved state-of-the-art performance in many applications. 5. Multi-Agent Actor-Critic (MAAC): MAAC is a recent algorithm that combines the advantages of policy-based and value-based methods. MAAC uses an actor-critic architecture to learn decentralized policies and value functions for each agent, while also incorporating a centralized critic to estimate the global value function. Overall, the development of MARL has been driven by the need to address the challenges of coordinating multiple agents in complex environments. While there is still much to be learned in this field, recent advancements in deep learning and reinforcement learning have opened up new possibilities for developing more effective MARL algorithms.
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