May, 2022

多智能体强化学习系统中基于信任的共识

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TL;DR该论文探讨了在多智能体强化学习中存在不可靠智能体的问题以及如何实现让智能体在存在不可靠智能体的情况下达成共识，通过提出基于强化学习的可信共识机制，使智能体能够根据与它们之间的交互经验自主决定与何人通信，并取得了更高的共识成功率。
multi-agent reinforcement learningunreliable agentsconsensuscooperative distributed multi-agent systemstrust mechanism
发现论文，激发创造
  • 合作多智体强化学习的共识学习

    本研究提出了一种协作多智能体强化学习的共识学习方法，通过基于本地观察的共识学习，在分散式执行期间将推断出来的共识明确地作为智能体网络的输入，从而发展他们的合作精神，并在若干完全合作任务上获得了令人信服的结果。

    Jun, 2022

  • 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

  • 共识型多智能体强化学习中的对抗性攻击

    本文旨在研究对一种采用共识型多智能体增强学习算法的网络所进行的对抗攻击行为的影响，我们发现敌对智能体可以诱导整个网络中的其他智能体实施优化其所期望的目标函数策略，因此证明了共识型多智能体增强学习算法的易遭受攻击的脆弱性。

    Mar, 2021

  • 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

  • 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

  • 多智能体强化学习中的合作学习

    本文研究了网络多智能体强化学习（MARL）问题，提出了一种分层分散式 MarL 框架：LToS，它使代理者能够动态地与邻居共享奖励，从而通过集体鼓励代理者在全局目标上进行合作。实证结果表明 LToS 在社会困境和网络 MARL 的情景下都优于现有方法。

    Dec, 2021

  • 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

  • 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

  • 多智能体信任区域策略优化

    该研究将信任区域策略优化（TRPO）扩展到多智能体强化学习（MARL）问题，提出了一种基于分布式共识优化问题的去中心化 MARL 算法 MATRPO，该算法能够基于本地观察和私人奖励优化分布式策略，实现完全的去中心化和保护隐私。实验表明，MATRPO 在复杂的 MARL 任务中表现出了强韧的性能。

    Oct, 2020

  • 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