Nov, 2022

智能信息聚合推进可扩展多智能体强化学习

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TL;DR我们提出了 InforMARL，一种新的多智能体强化学习体系结构，用于解决当观察到的只是每个智能体的局部邻域时的多智能体导航和避碰问题。该系统使用图神经网络聚合智能体的本地邻域信息，分别用于演员和评论家，能与任何标准的多智能体强化学习算法配合使用，并在测试中证明了其在环境具有任意数量的智能体和障碍物的情况下表现出良好的可扩展性。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 混合信息驱动多智能体强化学习

    利用信息理论模型作为启发式算法来帮助大规模稀疏状态的代理系统寻找高级策略的混合信息驱动多代理强化学习（MARL）方法被提出和研究。通过初步实验结果表明，这一方法可以使代理系统在探索稀疏状态空间方面获得高达三个数量级的有效性提升。

    Feb, 2021

  • 多智能体强化学习的统一博弈论方法

    本文提出了一种基于深度强化学习的近似最佳响应策略混合和实证博弈理论分析的算法，用以解决多智能体强化学习中独立强化学习过度拟合其他智能体政策的问题，并且在网格世界协调游戏和扑克牌等部分可观察环境中取得了不错的结果.

    Nov, 2017

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 协作多智能体强化学习的高效分布式框架

    本研究提出了一种基于 actor-work-learner 架构的分布式 MARL 框架，在 MaCA 军事模拟环境和 SMAC 3D 实时战略游戏环境中验证了其在多智能体强化学习性能提升方面的有效性。

    May, 2022

  • 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