Dec, 2019

网络代理的去中心化多智能体强化学习：最新进展

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TL;DR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。
multi-agent reinforcement learningdeep rldecentralized marlnetworked agentssequential decision-making
发现论文，激发创造
  • 机器人团队的分布式强化学习：回顾

    本文总结了分布式无模型多智能体强化学习在多机器人协作中面临的挑战以及现有的解决方案类别，并介绍了基准测试和机器人应用，同时讨论了当前的研究方向。

    Apr, 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

  • 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

  • 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

  • 合作多智能体深度强化学习综述

    本综述文章探讨了最新的多智能体强化学习算法，特别关注建模和解决合作多智能体强化学习问题的五种常见方法，以及 MARL 在真实世界应用中的成功，并提供了可用于 MARL 研究的环境列表和可能的研究方向。

    Aug, 2019

  • AI-Enabled 无线网络的单智能体和多智能体深度强化学习：教程

    本文论述了强化学习在 AI 驱动的 6G 网络中的作用，特别是目前热门的多智能体深度强化学习方法，以及其在移动边缘计算、无人机网络和大规模无线接入等方面的最新研究进展与应用前景。

    Nov, 2020

  • 多智能体强化学习：综述

    该论文调查了多智能体系统中学习最优控制的复杂性，旨在深入理解多智能体应用的机遇和挑战，为研究人员和从业者提供有价值的观点，以促进该领域的发展。

    Dec, 2023

  • 多智能体强化学习介绍及其在自主移动中的应用综述

    该论文介绍了多智能体强化学习在自主移动中的应用，包括行为规划、车辆之间通信、性能提升等方面，并探讨了该领域的一些最新方法和想法。

    Mar, 2022

  • 基于模型的多智能体强化学习：最新进展和前景展望

    本文回顾了现有的关于基于模型的多智能体强化学习的研究，包括理论分析、算法和应用，并分析了基于模型的多智能体强化学习的优势和潜力。此外，我们提供了算法的详细分类，并根据多智能体情景中固有的挑战指出每个算法的优点和缺点。最后，我们总结了这一领域未来发展的有前途的方向。

    Mar, 2022

  • 利用中央化训练的近期多智能体强化学习算法调查

    为了实现人类般的协作，大量工作致力于探索实现集中式学习与分散式执行 (CLDE) 方法的多智能体强化学习 (MARL) 范式。在这里，我们讨论了集中式训练的变化，并描述了最近算法方法的调查。探讨不同的信息共享机制的中心化学习系统的实现如何在执行合作任务的多智能体系统中产生不同的团体协调行为。

    Jul, 2021