Jun, 2022

合作多智体强化学习的共识学习

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 多智能体强化学习系统中基于信任的共识

    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。

    May, 2022

  • 完全去中心化的合作多智能体强化学习：调查

    该论文系统地回顾了两种全面分散设置下的全面分散方法，即最大化所有代理的共享奖励和最大化所有代理的个人奖励之和，并讨论了未来研究方向。

    Jan, 2024

  • 共识学习：一种新的去中心化集成学习范式

    该研究论文介绍了一种新颖的分布式机器学习范式 —— 共识学习，它将经典的集成方法与点对点系统中部署的共识协议相结合。该算法包括两个阶段：参与者开发模型并对任何新的数据输入提交预测；个体预测作为输入参与通信阶段，该阶段由共识协议控制。共识学习保证用户数据隐私，同时继承底层共识机制对拜占庭攻击的安全措施。我们对特定共识协议进行了详细的理论分析，并将共识学习集成与集中式集成学习算法的性能进行了比较。此外，通过各种数字模拟，描述了算法对拜占庭参与者的鲁棒性。

    Feb, 2024

  • 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

  • 强化学习优化：从单智能体到协作智能体

    该文章回顾了多智能体强化学习算法在大型控制系统和通信网络方面的最新进展，主要关注不同协调协议下的分散设置，并从分布式优化的视角突出了强化学习算法从单一智能体到多智能体系统的演变，强调多智能体强化学习与分布式优化、信号处理之间的合作，并总结了未来的发展方向与挑战。

    Dec, 2019

  • $QD$-Learning: 一种多智能体强化学习的合作式分布式策略，通过共识 + 创新实现

    该论文研究了一类多智能体马尔可夫决策过程，在其中，网络代理对全局可控状态和远程控制器的控制行为有不同的响应。在没有全局状态转移和本地代理成本统计信息之前，论文探讨了一种分布式强化学习设置，并提出了一种分布式版本的 Q-learning 方法来实现网络目标。通过稀疏（可能随机）通信网络上的局部处理和信息交流，实现了代理协作。在只知道其本地在线成本数据和代理之间的弱连接通信网络的假设下，提出的分布式方案在几乎确定的情况下被证明会渐进性地实现各个网络层面上的期望值函数和最优静止控制策略。所开发的分析技术可用于处理交互分布式方案导致的混合时间尺度随机动态的 “共识 + 创新” 形式，这些技术对独立的利益具有重要意义。

    Apr, 2012

  • 面向联邦强化学习的通信高效共识机制

    本文考虑了联邦学习范式下的独立强化学习问题，提出了一种系统效用函数以及基于周期平均法的共识优化方案，在理论分析与数值模拟中证明了其优异性和有效性。

    Jan, 2022

  • 合作多智能体增强学习中的共识达成与目标想象

    多智能体协调中，达成共识是关键。本文提出一种基于模型的共识机制，通过想象出一个共同目标来引导多智能体达成共识，进而引导他们合作地达到有价值的未来状态。

    Mar, 2024

  • 通过基于记忆的通信提高小规模多智体深度强化学习中的协调

    本文提出了一个基于深度确定性策略梯度的多智能体训练框架，利用存储设备并发端到端学习明确的通信协议，来提高小规模系统中智能体的协作和性能，同时研究了不同通信模式对性能的影响。

    Jan, 2019

  • 众多战略代理系统中的分散式学习

    我们提出了一种计算多智能体系统中闭环最优策略的方法，并证明了在拥有无限个智能体的系统中成功收敛到最优行为，而且我们的方法具有完全分散的特性，能够在经济和控制理论中的实际应用中收敛到纳什均衡策略。

    Mar, 2018