Jan, 2019

去中心化网络化深度多智能体强化学习的价值传播

PDF
TL;DR本研究提出了一种名为 value propagation 的基于 softmax 时间一致性和分布式优化的 MARL 算法，实现了非线性函数逼近、非 asymptotic 收敛率、离线策略转移和控制的收敛保证。
multi-agent reinforcement learningdecentralized optimizationvalue propagationnonlinear function approximationconvergence guarantee
发现论文，激发创造
  • 具有网络代理的完全分散的多代理强化学习

    本文提出了两种具有函数逼近的分布式学习算法来解决网络智能体的多智能体强化学习问题，这两个算法均为完全去中心化的 Actor-Critic 算法，能够应用于大规模多智能体学习问题中，并在模拟实验中验证了算法的有效性和可收敛性。

    Feb, 2018

  • 带有定向协调图的分布式合作多智能体强化学习

    本文提出了一种分布式强化学习算法，该算法使用直接协调图和局部值函数，通过零阶优化方法进行条件估计，没有使用任何共识算法。与现有的基于零阶优化的强化学习算法相比，我们的算法保证了高可扩展性。

    Jan, 2022

  • 均场多智体强化学习：一种分散网络方法

    提出了基于 LTDE-Neural-AC 和演员 - 评论家方法的多智能体强化学习算法，应用于自驾车、拼车、数据和交通路由模型的图网络，其解决了分散式多智能体强化学习网络结构的问题，并具有收敛保证的优势。

    Aug, 2021

  • 针对对手感知的去中心化网络多智能体强化学习算法

    研究了去中心化的多智能体强化学习算法，引入了对抗性智能体对共识更新的漏洞，并提出了一种算法，使得非对抗性智能体在受限制的情况下达成共识。

    May, 2023

  • 网络代理的去中心化多智能体强化学习：最新进展

    本文回顾了多智能体强化学习的一个分支领域 —— 网络化智能体下的去中心化多智能体强化学习。该领域的研究主要集中在多个代理在公共环境中执行顺序决策，而无需任何中央控制器的协调。代理可以通过通信网络与其邻居交换信息。此设置在机器人，无人驾驶车辆，移动传感器网络和智能电网的控制和操作中具有广泛应用。

    Dec, 2019

  • 网络系统控制的多智能体强化学习

    本文研究了网络系统控制中的多智能体强化学习问题，提出了基于空间折扣因子的 NMARL 问题并引入了一种可微的通信协议 NeurComm 以提高学习效率和控制性能。实验结果表明，合适的空间折扣因子可以有效提高 MARL 算法的非通讯性学习曲线，而 NeurComm 在学习效率和控制性能方面均优于现有的通信协议。

    Apr, 2020

  • 多智能体强化学习中的策略蒸馏与价值匹配

    本文提出了一种多智能体 Actor-Critic 算法，通过分解多智能体问题以及知识蒸馏和价值匹配等方法，使智能体之间能够共享信息并解决维度灾难问题，进而在离散和连续动作空间中实现更好的性能。

    Mar, 2019

  • 改进分散式多智能体强化学习的无模型算法

    本文针对多智能体强化学习算法在代理数目增多时出现的采样复杂度指数级增长的现象，提出了一些去中心化的学习算法，并在几个关键的方面上做了优化，同时通过数值仿真验证我们理论的有效性。

    Oct, 2021

  • 基于图诱导的局部价值函数的分布式多智能体强化学习

    本文提出了一种可行的分布式学习框架来处理多智能体协作强化学习中的信任问题，这种方法使用图的结构描述不同类型的多智能体之间的关系，并提出了两种基于本地价值函数的分布式 Reinforcement Learning (RL) 方法，能够在保证有效性的前提下，大幅减少采样复杂性。

    Feb, 2022

  • 具有动态参与智能体的可转移的多智能体强化学习

    本研究提出一种具有 Few-shot Learning 算法的网络架构，允许在集中式训练期间代理的数量变化，这可以使新代理的模型适应速度比基线模型快 100 多倍。

    Aug, 2022