ma_rl_新思想

最新推荐文章于 2025-02-14 02:08:18 发布
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这个解耦的方法很有意思！我们icml 2020也做了个类似的工作，我们的想法是让agent自己去学会不一样的sub-task，然后这些sub-task越diverse它们的解耦性就越好，然后qmix, qtran, vdn这样的基于网络结构的假设就可以去除了。
论文链接
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彼得林奇的反周期投资在新兴资产类别中的应用
AI天才研究院
02-15 1139
核心概念：彼得林奇是20世纪最成功的基金经理之一，以其在富达麦哲伦基金(Fidelity Magellan Fund)的卓越表现而闻名。问题背景：1944年1月19日，彼得林奇出生于马萨诸塞州牛顿市。他7岁时父亲因脑癌去世，这个打击使他从小就必须承担家庭责任。为了支持家庭，年轻的林奇开始在高尔夫球场做球童工作。1965年：毕业于波士顿学院，主修历史、心理学和哲学1968年：获得宾夕法尼亚大学沃顿商学院MBA学位1966年：在富达投资实习，负责造纸、化工和出版行业研究。
一切皆是映射：多智能体DQN：原理挑战与协同机制
AI天才研究院
05-31 1112
1.背景介绍 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是一种结合了深度学习和强化学习的跨时代技术。自2013年以来，随着AlphaGo击败世界围棋冠军的事件，它在全球范围内引起了广泛关注。在众多DRL算法中，多智能体DQN（Multi-Agent Deep Q-Network, MADQN）因其能够处理更广泛的问
MADRL（多智能体深度强化学习）
热门推荐
rockray21的博客
01-23 1万+
MADRL（多智能体深度强化学习）《多Agent深度强化学习综述》 《多Agent深度强化学习综述》 从多 agent 深度强化学习中通信过程的角度对现有的多 agent 深度强化学习算法进行归纳，将其归纳为全通信集中决策、全通信自主决策、欠通信自主决策三种主流形式。 当前 DRL 的两个主要方向 – 深度 Q 网络和深度策略梯度。一种是用神经网络函数近似Q网络，另一种是将状态空间映射到动作空间的函数或者分布，策略优化的目标是寻找最优的策略映射。 两者针对的过程不同 连续动作空间的策略梯度算法分为随机策
【MADRL】多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG ）算法
追风赶月莫停留，平芜尽处是春山
09-07 8416
MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient) 是一种用于多智能体强化学习环境的算法。它由2017年发布的论文《Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments》提出。MADDPG结合了深度确定性策略梯度（DDPG）算法的思想，并对多智能体场景进行了扩展，能够处理混合的协作与竞争环境。
【MADRL】反事实多智能体策略梯度（COMA）算法
追风赶月莫停留，平芜尽处是春山
09-10 2940
反事实多智能体策略梯度法COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient) 是一种面向多智能体协作问题的强化学习算法，旨在通过减少策略梯度的方差，来提升去中心化智能体的学习效果。 COMA 算法最早由 DeepMind 团队提出，论文标题为 "Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients"，由 Jakob Foerster 等人于 2017 年在 AAAI 会议上发表。适用于局部观察、去中心化决策的多
【MADRL】多智能体深度强化学习《纲要》
追风赶月莫停留，平芜尽处是春山
08-19 3276
1.【MADRL】多智能体深度强化学习《纲要》 2.【MADRL】独立Q学习（IQL）算法 3.【MADRL】基于MADRL的单调价值函数分解（QMIX）算法 4.【MADRL】多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法 5.【MADRL】多智能体双延迟深度确定性策略梯度（MATD3）算法 6.【MADRL】多智能体近似策略优化（MAPPO）算法 ​ 7.【MADRL】反事实多智能体策略梯度（COMA）算法 8.【MADRL】多智能体价值分解网络（VDN）算法
多智能体深度强化学习（MADRL）在大规模交通信号灯控制中的应用
太剧烈的快乐与太剧烈的悲哀是有相同之点的——同样地需要远离人群！
11-02 4717
《Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Large-Scale Traffic Signal Control》 IEEE Transaction on Intelligent tansportation systems/2020 论文及代码链接https://arxiv.org/abs/1903.04527 1摘要 强化学习(RL)是解决复杂城市交通网络中自适应交通信号控制(ATSC)的一种很有前途的数据驱动方法，而深度神经网络进一...
volatility投资策略：如何从市场波动中获利
AI天才研究院
02-14 911
波动性投资策略：如何从市场波动中获利 关键词：波动性投资、市场波动、投资策略、风险管理、交易技术
对元学习的相关研究成果做一个总结和综述，以期为学术界提供更系统、全面、深入的认识 A Survey of MetaLearning Algorithms Survey Paper
AI天才研究院
08-05 905
2019年，机器学习领域蓬勃发展。深度学习和强化学习等新型的机器学习方法获得了巨大的成功。但是，在一些实际应用场景中仍然存在着一些挑战，例如数据不足、样本依赖和数据分布不均衡等。为了克服这些问题，在过去几年里，元学习（meta learning）等新型机器学习方法受到越来越多人的关注。元学习旨在解决深度学习中的样本依赖、偏差、样本不均衡、泛化能力不足等问题，通过利用少量的训练样本进行快速、有效的模型学习，从而取得良好的模型性能。
一切皆是映射：强化学习基础及其与深度学习的结合
AI天才研究院
12-05 440
文章标题 一切皆是映射：强化学习基础及其与深度学习的结合 强化学习是机器学习领域的一个重要分支，其核心思想是通过不断试错和反馈调整，使智能体在环境中找到最优策略。随着深度学习的兴起，强化学习与深度学习的结合成为人工智能研究的热点。本文将详细探讨强化学习的基础理论，深度强化学习的原理及其在实际应用中的案例，旨
MADRL面向角色的多智能体强化学习（ROMA）算法代码
09-18
【MADRL】面向角色的多智能体强化学习（ROMA）算法代码 =================================================================== 包含ROMA算法实现的项目代码 =================================================================== 在多智能体系统中，如何让各个智能体有效协作、合理分工，最大化整体性能是一个核心问题。面向角色的多智能体强化学习（Role-Oriented Multi-Agent Reinforcement Learning, ROMA） 算法正是为了解决这一问题而设计的。         在 ROMA 中，“角色”（Role） 是多智能体协作中的核心概念。智能体被分配不同的角色，每个角色决定智能体在任务中的具体职责和行为模式。通过这种角色导向的方式，ROMA 试图提高多智能体系统中的协作效率，同时使得策略学习更加稳定和高效。
MADRLIV:基于https的多主体深度强化学习在迭代投票演示中
04-29
马德里 迭代投票中的多主体深度强化学习
推荐开源项目：MADRL - 多智能体深度强化学习框架
gitblog_00057的博客
05-19 1083
推荐开源项目：MADRL - 多智能体深度强化学习框架 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MADRL 在人工智能和机器学习的领域里，多智能体系统的研究日益重要。今天，我们要向大家推荐一款名为MADRL（Multi-Agent Deep Reinforcement Learning）的开源库，它为开发者提供了实现多智能体强化学习环境的强大工具。 1、项目介...
【MADRL】MADDPG运行MPE
qq_39160779的博客
04-25 1598
MADDPG，MADRL，MPE，pytorch
MATLAB代码：p2p 微电网 MADRL 多智体强化学习 关键词：p2p 微电网 MADRL 多智体强化学习 IEEE TSG
m0_74936176的博客
11-04 1210
这两个问题是具有大量高维数据和不确定性的复杂决策问题，因此提出了一种将多智能体行为批评算法与双延迟深度确定性策略梯度算法相结合的多智能体深度强化学习方法。主要内容: 主要研究了互联住宅、商业和工业地图地图中的外部P2P能源交易问题和内部能源转换问题。基于三个真实世界的MG数据集的仿真结果表明，该方法显著降低了每个MG的平均每小时运行成本。该方法可以处理高维连续作用空间，并符合具有多模量图的P2P能量交易的性质。MATLAB代码：p2p 微电网 MADRL 多智体强化学习。同时还考虑了碳税定价的影响。
多智能体深度强化学习 # 多智能体深度强化学习基础
skysys的研究小屋
12-14 2755
前置基础：DDPG 从这里开始就进入多智能体的领域了，另外到这里来说网上的教程一般也就木有了。 感知智能->决策智能->群体决策智能 Reference openai/maddpg的github 在复现MADDPG的过程中遇到什么问题，是怎样解决的？ 张海峰 讲座-从博弈论到多智能体强化学习 附介绍： ...
读书笔记 - Multi-agent Reinforcement Learning for Traffic Signal Control
能能
10-12 7757
《Multi-agent Reinforcement Learning for Traffic Signal Control》 在本文中，我们将 traffic signal control (TSC) 问题制定为**折扣成本马尔可夫决策过程（MDP）**并应用多智能体强化学习（MARL）算法来获得动态TSC策略。 我们将每个交通信号交叉点建模为独立代理，代理使用基于e-greedy或UCB【3】...
综述—多智能体系统深度强化学习：挑战、解决方案和应用的回顾
wangyifan123456zz的博客
03-24 1万+
多智能体系统深度强化学习：挑战、解决方案和应用的回顾摘要介绍背景：强化学习前提贝尔曼方程RL方法深度强化学习：单智能体深度Q网络DQN变体深度强化学习：多智能体挑战与解决方案MADRL应用结论和研究方向参考 摘要 强化学习算法已经存在了几十年，并被用于解决各种顺序决策问题。然而，这些算法在处理高维环境时却面临着巨大的挑战。深度学习的最新发展使RL方法能够为复杂和有能力的智能体驱动最佳策略，这可以在这些具有挑战性的环境中有效地执行。本文讨论了深度RL的一个重要方面，它涉及到需要多个智能体进行通信和合作以解决复
多智能体深度强化学习：MAPPO&MADDPG&MASAC算法及其伪代码
lhyyds的博客
11-18 7453
多智能体深度强化学习（Multi-Agent Deep Reinforcement Learning, MADRL）是一类方法，旨在解决多个智能体在动态环境中交互、学习和优化的问题。以下是三种主流算法：MAPPO、MADDPG 和 MASAC 的详细说明及伪代码。
MA_X
最新发布
04-01
嗯，用户问的是MA_X，我需要先弄清楚这是什么。首先，MA通常可能指移动平均（Moving Average），而X可能是一个变量或者某种扩展。不过MA_X这个缩写可能有不同的含义，具体要看上下文。 先检查常见的可能性。在技术...
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