Apr, 2022

PP-MARL: 高效隐私保护多智能体协作通信智能化

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TL;DR本论文提出了一种 PP-MARL 隐私保护学习方案，基于多智能体强化学习，应用于通信网络中的移动管理和边缘智能网络控制领域，以实现更有效、可靠的协作和更好的隐私保护。在模拟实验中，该方案达到了比现有方法更好的隐私保护和更低的开销。
artificial intelligencecooperative intelligenceprivacy-preserving learningmulti-agent reinforcement learningcommunication networks
发现论文，激发创造
  • 多智能体强化学习中的完全独立通信

    研究对多智能体强化学习的通信方法进行了调查，发现独立学习者在不共享参数的情况下仍然可以学习通信策略，并观察到通信在不同网络容量下的影响。

    Jan, 2024

  • 具有新兴通讯的网络多智能体强化学习

    本研究使用紧密联系的智能体通过互相交流离散符号彼此合作完成任务。通过分析他们之间的交流，证明了他们发展的语言与网络拓扑有关，并在交通控制器问题上实现了最先进的性能。

    Apr, 2020

  • 通过智能通信渠道协调多个代理商之间的政策

    本文提出了一种新的多智能体强化学习通信方式，通过智能协调员筛选和解释所有代理提供的信号来提高个体的集体表现，该架构优于现有基线方法在多个合作环境中的表现。

    May, 2022

  • 基于图形的多智能体强化学习的协同信息传播学习

    利用多智能体强化学习的分散式 POMDP 方法，通过图卷积强化学习和动态注意力技术实现信息传播，提供了可靠的协作信息传播解决方案。

    Aug, 2023

  • 多智能体强化学习的上下文感知通信

    开发名为 CACOM 的上下文感知通信协议，通过多个阶段的粗略表示交换和注意机制，为多智能体强化学习提供了个性化的通信方案，采用学习的步长量化技术以减少通信开销，并在合作基准任务上实验结果证明 CACOM 在通信受限场景下提供了明显的性能提升。

    Dec, 2023

  • 多智能体强化学习与通信调查

    本文介绍了多个方面可以在设计和开发多智能体强化学习系统中扮演角色的通信，并提出了 Comm-MARL 系统分析、开发和比较的几个维度。

    Mar, 2022

  • 野火管理资源分配的图神经网络通信层协作自适应多智能体强化学习

    提出一种基于多智能体强化学习和图神经网络通讯层的方法，在火灾管理资源分配中，通过通信环境特征和部分可见火灾，实现协作分配资源，优于贪心启发式基线和单智能体设置，并展示了自动课程和开放性对其泛化能力的改善。

    Apr, 2022

  • 自主移动控制的两种排队智能故事：启用深度学习算法

    近期研究通过深度学习解决自主移动控制和高效资源管理的问题，其中多主体强化学习和神经 Myerson 拍卖是主要方法。研究回顾了基于多主体强化学习和神经 Myerson 拍卖的自主移动控制，同时强调了二者结合的重要性以实现高效而可信的自主移动服务。

    Jul, 2023

  • 结构化状态抽象协作多智能体导航学习

    本研究提出了一个神经网络架构，旨在共同学习多个代理参与导航任务中的自适应状态空间抽象和通信协议，从而有效减少探索的状态空间的大小，并达到更好的政策性能。

    Jun, 2023

  • 强化学习与主动防御的鲁棒通信多智能体系统

    多智能体强化学习中的通信经实验证明能有效促进代理之间的合作，然而，由于现实场景中通信容易受到干扰和攻击，因此开发鲁棒通信技术至关重要。本文提出了一种主动防御策略，使代理能够自动减少潜在有害信息对最终决策的影响。我们设计了一个主动防御多智能体通信框架（ADMAC），通过一个可分解的决策结构估计接收到的信息的可靠性，并相应地调整其对最终决策的影响。通过在四种攻击类型下进行三个通信关键任务的实验验证了 ADMAC 相对于现有方法的优越性。

    Dec, 2023