ICLROct, 2017

多智能体竞争引发的紧急复杂性

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TL;DR本文介绍了几种在三维环境中进行竞争多智能体自我对抗训练的方法，这些方法可以训练出丰富多彩、技能复杂的智能体。此外，我们指出，自我对抗训练可以产生超出环境本身复杂性的行为，并且自带课程设置，有助于智能体学习不同难度水平下的技能。
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发现论文，激发创造
  • 竞争生存环境下的多智能体相互作用

    本研究采用多智能体相互作用的方法，开发了一个可扩展的具有现实物理和人类相关语义的竞争环境，旨在解决强探索环境中的问题，并进行了多项实验以获得简单的新兴策略和未来改进的具体方向。

    Jan, 2023

  • 竞争中的协同涌现

    通过引入具有连续模拟物理的具有挑战性的竞争性多智能体足球环境，我们研究了加强学习智能体中合作行为的出现。我们演示了分散、基于人口的联合训练能够导致代理行为的进步：从随机的行为到简单的球追逐，最终呈现出合作的迹象。我们进一步应用了一个由博弈论原理支持的评估方案，可以在没有预定义评估任务或人类基准的情况下评估代理的性能。

    Feb, 2019

  • 深度强化学习下的多智能体合作与竞争

    本文探讨了如何在多智能体环境下，运用扩展后的 Deep Q-Learning Network，使两个由独立的 Deep Q-Networks 控制的 agents，相互作用以玩经典的电子游戏乒乓球，以及通过改变 Pong 经典奖励方案，演示出竞争和合作性行为的出现。研究表明 Deep Q-Networks 可以成为在高度复杂环境中研究分散式学习的多智能体系统的实用工具。

    Nov, 2015

  • 多智能体自学课程中的紧急工具使用

    通过多智能体竞争、自我监督的自动课程设置以及规模化的强化学习算法，我们发现代理创建了多个不同的新兴策略，其中许多需要复杂的工具使用和协调，并提供了有关多智能竞争可能扩展至更复杂环境的证据。

    Sep, 2019

  • 通过自我博弈学习多智能体协商

    这篇论文通过深度强化学习中的自我对战迭代程序展示了如何创建越来越多样化的交通场景并学习多智能体协作策略提高合并操作成功率。

    Jan, 2020

  • 在复杂环境中产生运动行为

    本文研究增强学习中环境对复杂行为的促进作用，通过在多个不同环境下训练代理人，使用基于前进步伐的简单奖励函数，利用可扩展的策略梯度强化学习方法，代理人可以学会奔跑、跳跃、蹲下和转弯等复杂行为而无需明确的基于奖励的指导。

    Jul, 2017

  • 通过大规模智能体合作与竞争的累积集体智能

    通过大规模智能体强化学习，在竞争和合作中研究了人工集体智能的出现，其中用 Lux 环境搭建了两个团队的大规模动态智能体，通过中央控制和自我协同演变，从单一技能到团队策略逐步发展，并分析了各种策略的出现，可为强化学习在大规模环境中的实现提供启示。

    Jan, 2023

  • 多智能体演员 - 评论家在混合协作竞争环境下的应用

    本文研究深度强化学习在多智能体领域的应用，提出一种基于演员 - 评论家方法的适应性策略，可成功学习需要多智能体协作的复杂策略，并通过使用每个智能体的策略集进行训练，得到了更强大、更健壮的策略。在合作和竞争场景中，我们的方法相比现有方法能够发现各种物理和信息协调策略。

    Jun, 2017

  • 人工智能竞争团队中异质策略的自然出现

    研究了多智能体策略在混合合作 - 竞争环境下的学习问题，提出使用图神经网络和强化学习联合训练的方法，并可以将其应用在异构多智能体行为的研究中。最终，提出了集合训练的算法，将对手 Agent 的策略融合到训练中，以提高团队的整体表现。

    Jul, 2020

  • 多智能体交互的深度强化学习

    本文概述了自主智能体的研究领域和目标，围绕多智能体强化学习、协作、与其他自主智能体的互动、基于内部动机的学习、课程学习等问题提出了自主智能体的开放性问题。

    Aug, 2022