[RL 15] QTRAN (ICML, 2019)

最新推荐文章于 2024-06-05 09:17:39 发布
最新推荐文章于 2024-06-05 09:17:39 发布
阅读量438 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： DRL 算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xyp99/article/details/112751119
本文介绍QTRAN方法，在多智能体强化学习中解决如何学习个体智能体价值函数的问题。通过引入IGM概念及满足其的充分条件，采用直接学习方式逼近Qjt值，进而学习每个智能体的价值函数。

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

paper: QTRAN: Learning to Factorize with Transformation for
Cooperative Multi-Agent Reinforcement learning

背景

同VDN, 如何学习Qi

3. QTRAN: Learning to Factorize with Transformation

  1. 提出IGM
  2. 提出一个满足IGM的充分条件
    在这里插入图片描述
  3. 直接学习QjtQ_{jt}Qjt​
  4. 用 ∑Qi+V\sum Q_i + V∑Qi​+V 逼近 QjtQ_{jt}Qjt​ 来学习 QiQ_iQi​
价值分解算法（QMIX、VDN、QTRAN ）
形上得其象，形下合于数；阴阳自济，玄理自明。
01-13 886
价值分解算法在合作多智能体强化学习中具有重要地位，其目标是解决信用分配和高维联合动作空间的问题，核心在于如何将全局 Q 函数拆解为各智能体的局部 Q 函数并保证分散执行的可行性。VDN：线性可加，最简单易实现，但表达能力弱；QMIX：通过混合网络实现单调性非线性分解，实践中表现优秀，是当前主流；QTRAN：追求更通用的分解形式，但训练复杂、稳定性不足，在实用中并不总是 outperform QMIX。针对不同应用场景，应根据对协作交互的复杂度可扩展性计算资源收敛稳定性等需求来选择合适的价值分解方法。
QTRAN：学习因式分解与转换以实现合作式多智能体强化学习
wq6qeg88的博客
03-30 1226
QTRAN: Learning to Factorize with Transformation forCooperative Multi-Agent Reinforcement learning QTRAN：学习因式分解与转换以实现合作式多智能体强化学习 Abstract摘要 We explore value-based solutions for multi-agent reinforcement learning (MARL) tasks in the centraliz
阅读QTRAN:Learning to Factorize with Transformation for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
养羊的博客
10-12 2367
写在前面：这篇文章我也是前前后后看了几遍，还在网上找了一些资料，但是感觉始终也没太看明白，就先把目前的理解写在这里，等以后有了新的理解再更新。要强调一点的是，这篇文章我刚读的时候是真的超级懵，但是不放弃偶尔就读偶尔就读，再结合别人的理解确实还是会有逐渐深入的理解的，所以以后遇到难的文章也不要丧气，平常心慢慢来（当然主要可能还是我的水平不行，读起来才这么难，hh） 目录题目作者摘要相关工作介绍方法写在后面 题目作者 作者的单位是KAIST，韩国科学技术院，韩国比较好的一个大学，这个组在多智能体强化学习上也
QTransform 简介
最新发布
github_37290846的博客
06-05 1094
QTransform是Qt图形框架中的一个重要类，它用于执行二维图形的几何变换，如平移、缩放、旋转等。通过QTransform，开发者可以轻松地改变图形元素的形状、大小和位置，从而满足复杂的图形绘制和动画需求。
多智能体强化学习之值函数分解：VDN、QMIX、QTRAN系列优缺点分析（转载）
qq_33328642的博客
09-16 5288
关于多智能体强化学习中VDN，QMIX,QTRAN三个算法再值分解方向的研究成果。三个算法呈递进关系
多智能体强化学习(一) IQL、VDN、QMIX、QTRAN算法详解
热门推荐
小小何先生的学习之旅
05-25 1万+
文章目录独立Q学习值分解网络QMIX思考参考   QMIX论文全称为：QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning   一个完全合作式的多智能体任务(我们有n个智能体，这n个智能体需要相互配合以获取最大奖励)可以描述为去中心化的部分可观测马尔可夫决策模型(Dec-POMDP)，通常用一个元组GGG来表示： G=⟨S,U,P,r,Z,O,n,γ⟩G=\langle S, U, P
ICML2019 (2).zip
10-16
ICML 是 International Conference on Machine Learning的缩写，即国际机器学习大会。ICML如今已发展为由国际机器学习学会（IMLS）主办的年度机器学习国际顶级会议。
ICML2019.zip
10-16
ICML 是 International Conference on Machine Learning的缩写，即国际机器学习大会。ICML如今已发展为由国际机器学习学会（IMLS）主办的年度机器学习国际顶级会议。
ICML2019 (6).zip
10-16
ICML 是 International Conference on Machine Learning的缩写，即国际机器学习大会。ICML如今已发展为由国际机器学习学会（IMLS）主办的年度机器学习国际顶级会议。
ICML 2019 笔记.pdf
02-03
根据提供的文档信息，我们可以归纳出一系列与机器学习和人工智能领域紧密相关的知识点，特别是关于ICML 2019会议的一些核心内容。以下是对这些知识点的详细解析： ### 1. 会议亮点 会议亮点通常指的是在ICML 2019...
人工智能多智能体强化学习VDN、QTRAN、QPLEX、QMIX算法python实现源码+相应模型.zip
03-24
【项目介绍】 基于python实现多智能体强化学习VDN、QMIX、QTRAN、QPLEX算法源码+对应模型文件.zip基于python实现多智能体强化学习VDN、QMIX、QTRAN、QPLEX算法源码+对应模型文件.zip基于python实现多智能体强化学习VDN、QMIX、QTRAN、QPLEX算法源码+对应模型文件.zip基于python实现多智能体强化学习VDN、QMIX、QTRAN、QPLEX算法源码+对应模型文件.zip基于python实现多智能体强化学习VDN、QMIX、QTRAN、QPLEX算法源码+对应模型文件.zip基于python实现多智能体强化学习VDN、QMIX、QTRAN、QPLEX算法源码+对应模型文件.zip基于python实现多智能体强化学习VDN、QMIX、QTRAN、QPLEX算法源码+对应模型文件.zip基于python实现多智能体强化学习VDN、QMIX、QTRAN、QPLEX算法源码+对应模型文件.zip 基于python实现多智能体强化学习VDN、QMIX、QTRAN、QPLEX算法源码+对应模型文件.zip基于python实现多智能体强化学习VDN、QMIX、QTRAN、QPLEX算法源码+对应模型文件.zip 基于python实现多智能体强化学习VDN、QMIX、QTRAN、QPLEX算法源码+对应模型文件.zip 【说明】 1、项目源码在上传前，都经过本地成功运行，功能测试无误。请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、机械电子信息等相关专业背景的在校大学生、专业老师 行业从业人员等下载使用。 3、用途：项目代表性强，具有创新性和启发性，故具有挺高的学习借鉴价值。不仅适合小白入门进阶，还可作为毕设项目、课程设计、大作业、比赛初期项目立项演示等。 4、如果基础还不错，又热爱学习钻研，也可基于此项目基础上进行修改进行二次开发。 本人也是技术狂热者，如果觉得此项目对您有价值，欢迎下载使用！ 无论您是运行还是二次开发，遇到问题或困惑，欢迎私信交流学习。
ICML2019 (5).zip
10-16
ICML 是 International Conference on Machine Learning的缩写，即国际机器学习大会。ICML如今已发展为由国际机器学习学会（IMLS）主办的年度机器学习国际顶级会议。
【论文笔记】多智能体强化学习值分解基础论文5篇
Xixoqw的博客
04-14 4578
IQL、COMA、VDN、QMIX、QTRAN算法大致思路梳理
【多智能体强化学习03--基于值分解的方法】
Jin的博客
03-12 2199
本篇主要讲解基于值分解的多智能体强化学习方法，比如VDN,QMIX等。
多智能体深度强化学习值分解方法总结（1）——VDN/QMIX/QTRAN/Qatten
One step, One punch
09-11 2845
最近准备把之前看过的MARL相关文章重新捡起来，一方面是综述，一方面是具体方法。因为我本人课题中的一部分使用了QMIX做应用，为之后思考可以改进的idea做准备。所以借这篇文章的机会重新回顾一下值分解的相关方法，本文先总结VDN/QMIX/QTRAN/Qatten这四篇文章，主要对每一篇文章中的理论及方法进行总结，尽量讲清楚这些方法的motivation，针对的具体问题，理论及从理论推导出的算法，一些算法结果记录和方法的局限性。
多智能体强化学习理论与算法总结
weixin_39735688的博客
06-29 7226
我的理解：on-policy就是使用最新的策略来执行动作收集数据，off-policy的训练数据不是最新策略收集的。on-policy也是使用同个策略网络去采样动作并执行，更新Q值也需要用到该策略网络。代码：https://blog.youkuaiyun.com/tianjuewudi/article/details/121005721。先搞明白on-policy和off-policy。3.一些基础算法（PPO,DQN等）步骤。
Qt容器类之三：通用算法
weixin_30600197的博客
06-15 425
在<QtAlgorithm>头文件中，Qt提供了一些全局的模板函数，这些函数是可以使用在容器上的十分常用的算法。我们可以在任何提供了STL风格迭代器的容器类上用这些算法，包括QList、QLinkedList、QVector、QMap和QHash。如果在目标平台上可以使用STL，那么可以使用STL的算法来代替Qt的这些算法，因为STL提供了更多的算法，而Qt只提供了其中最重要的一些算法...
Qt的几个常用算法
lonely_wolf的博客
05-21 2160
出现了这个错误，因为两个命名重复了。#include "mainwindow.h" #include &lt;QApplication&gt; #include &lt;QDebug&gt; int main(int argc, char *argv[]) { QApplication a(argc, argv); double aa = -19.3; double b =...
SQUIRREL语言学习笔记（一）
~钢铁~的专栏
05-26 5971
Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false MicrosoftInternetExplorer4 /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:普通表格; mso
探索ICML2019机器学习大会的创新研究
标题："ICML2019 (3).zip" 指示了这是一个与ICML（国际机器学习大会）有关的文件压缩包，包含的文件编号为(3)，意味着它可能是该系列文件中的第三个或包含第三个年份的会议材料。 描述："ICML 是 International ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值