很认真的中了一篇AAMAS2019的文章：Modelling the Dynamic Joint Policy of Teammates with Attention Multi-agent DDPG

最新推荐文章于 2025-03-11 21:20:07 发布
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分类专栏： （深度）增强学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mmc2015/article/details/86611606
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【有中相同会议的小伙伴记得联系我哦，可以一起商量着把会议相关的事情做好】

这篇文章是利用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）做多智能体合作（multi-agent cooperation）。

主要贡献点在于使用了一个attention机制 in a principled way，principle在，这个attention是基于agent modelling方法推导得出的，因此具有理论依据。

同时实验结果也很好。

具体内容参考：https://arxiv.org/abs/1811.07029

 

评委们的分数给的还算比价高：6/7/8。

The review process was extremely selective. Out of a total of 781 reviewed submissions, the program committee selected 189 full papers (8 pages plus references) for oral presentation and 218 extended abstracts (2 pages plus references) for poster presentation.

【强化学习论文合集】三十一.2021智能体和多智能体系统国际联合会议论文(AAMAS2021)
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AAMAS 2021 强化学习论文70篇（自整理）
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强化学习领域值得关注的国际顶级会议
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强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。今天给大家介绍几个强化学习领域值得关注的顶级会议。
MARL（multi-agent reinforcement learning）的一些边缘文章（imitation、transfer、security等）
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LEARNING TO SCHEDULE COMMUNICATION IN MULTI-AGENT REINFORCEMENT LEARNING
weixin_41697507的博客
06-24 4210
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智能体投稿之AAMAS - AAMAS会议和AAMAS期刊有什么关系
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主题一致性：两者都关注智能体和多智能体系统领域，内容上有很高的重合度。发表渠道：许多在AAMAS会议上发表的论文，随后可能会扩展并在AAMAS期刊上发表，以提供更完整的研究结果和深入分析。学术影响：AAMAS会议被视为该领域的重要学术交流平台，而AAMAS期刊则为研究人员提供了一个长期存档和传播其研究成果的渠道。总之，AAMAS会议和AAMAS期刊相辅相成，共同推动了智能体及多智能体系统领域的发展。AnswerCCF（中国计算机学会）对学术会议和期刊进行了分级，主要分为A、B、C三个等级。
Towards Understanding Linear Value Decomposition in Cooperative Multi-Agent Q-Learning 笔记
想写就写咯
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文章目录前言正文 前言 暂时还不知道发哪了，估计AAMAS？后续知道了会更新 正文 尽管线性值分解的MARL算法在实验上取得了成功，但是理论上还没有很好的理解。由于其有限的表达复杂度，标准贝尔曼更新在线性值分解的联合动作值函数类中不是一个闭算子（设X，Y均为banach空间，T是D(T)⊂X→YD(T)\subset X\rightarrow YD(T)⊂X→Y的线性算子。对于任意xn∈D(T)x_n\in D(T)xn​∈D(T)，若由xn→x,Txn→yx_n \rightarrow x, Tx_n\r
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RL策略梯度方法之(九):Multi-agent DDPG (MADDPG)
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