Apr, 2023

基于双层潜变量模型的高效样本多智能体强化学习

PDF
TL;DR本研究使用 BiLL (Bi-Level Latent Variable Model-based Learning) 算法来解决多智能体强化学习 (MARL) 算法中高样本复杂性的问题，通过从高维度的输入数据学习一个双层潜变量模型，在全局状态和每个智能体层面上，学习生成潜在的轨迹，在挑战性的 SMAC 和 Flatland 环境中，该算法在样本效率方面优于最先进的无模型和有模型基线.
发现论文，激发创造
  • 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

  • 改进分散式多智能体强化学习的无模型算法

    本文针对多智能体强化学习算法在代理数目增多时出现的采样复杂度指数级增长的现象，提出了一些去中心化的学习算法，并在几个关键的方面上做了优化，同时通过数值仿真验证我们理论的有效性。

    Oct, 2021

  • 基于模型的多智能体强化学习在零和 Markov 博弈中的近似最优样本复杂度

    本文探究了基于模型的强化学习算法在多智能体环境中的样本复杂度，通过两人零和马尔科夫博弈问题的研究发现，此种算法的样本复杂度为大 O （SA（1-γ）-3ε-2）, 优于其他方法，但其依赖于动作空间大小，存在一定局限性。

    Jul, 2020

  • 基于情景无关表征实现多智能体迁移强化学习

    通过将各种状态空间统一为固定大小的输入，以便在 MAS 中的不同场景中使用一种统一的深度学习策略，我们介绍了一种新的框架，使得多智能体强化学习能够进行迁移学习。在 StarCraft Multi-Agent Challenge（SMAC）环境中，通过从其他场景学习到的机动技能，相比于从头学习的智能体，我们的方法在多智能体学习性能方面取得了显著的提升。此外，通过采用课程式迁移学习（CTL），使我们的深度学习策略逐步获取各个预先设计的同质学习场景中的知识和技能，促进智能体之间和智能体内部的知识传递，从而在更复杂的异质场景中实现高水平的多智能体学习性能。

    Feb, 2024

  • 多智能体协同的双层演员 - 评论家模型

    本研究探讨多智能体强化学习中的协作问题，提出一种能够找到斯塔克伯格均衡的双层演员 - 评论家学习方法，并进行了收敛性证明和实验验证。

    Sep, 2019

  • 具有技能发现的分层合作多智能体强化学习

    为实现人工智能在团队比赛中与人类的合作，本文提出了一种基于分层式多智能体强化学习算法的技能发现和团队协作方法，并通过实验验证其可行性。

    Dec, 2019

  • 一项多功能的多智能体强化学习库存管理基准测试

    本文介绍了一个名为 MABIM 的多代理数据集。作者使用该数据集对一些方法在多商品多层次库存管理问题的性能进行了评估，并探讨了多益智智能算法在实际行业中的应用。

    Jun, 2023

  • 高效的多智能体强化学习规划

    多智能体强化学习算法（MARL）通过采取模型化方法来提高样本效率并在多个任务中表现出可比或更好的性能。

    May, 2024

  • 可伸缩的多智能体模型基强化学习

    本文提出了一种名为 MAMBA 的新方法，通过利用基于模型的强化学习（MBRL）进一步利用合作环境中的集中式训练，从而使代理之间的通信足以在执行阶段维持每个代理的世界模型，而虚拟推演可用于培训，从而通过减少与环境的互动次数，以与 Model-Free 的现有方法相比，在 SMAC 和 Flatland 的具有挑战性的领域中实现良好的性能。

    May, 2022

  • 具有动态参与智能体的可转移的多智能体强化学习

    本研究提出一种具有 Few-shot Learning 算法的网络架构，允许在集中式训练期间代理的数量变化，这可以使新代理的模型适应速度比基线模型快 100 多倍。

    Aug, 2022