May, 2023

群体机器人网络的迷宫探索增强学习中的通信效率

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TL;DR本文通过使用新的通信效率高的分布式协作强化学习算法，基于局部信息交换，旨在解决迷宫探索中的协作团队任务，并根据实际的 CORE 网络模拟和实验结果证明其在通信受损环境下可以实现显著的覆盖精度和效率的提高。
发现论文，激发创造
  • 学习通信感知协调的机器人群体模拟

    本研究主要探讨了如何应用基于观察专家演示的控制器学习算法，训练出端到端的神经网络，用于解决协作多智能体系统中的分布式控制问题，实验结果表明，使用通信策略可以有效提高分布式模型的性能。

    Feb, 2023

  • 合作多智能体强化学习中实用通信策略的学习

    本文提出了一个框架，利用神经消息编码器来学习多智能体强化学习中的通信策略，包括消息传输时机、消息内容以及如何保留消息信息。模拟实际的无线网络环境下，与现有技术相比，该框架在游戏性能、收敛速度和通信效率方面都有显著提高。

    Sep, 2022

  • 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

  • 低水平无线通信的协作多智体强化学习

    本研究使用强化学习方法，将两个设备间的无线通信建模为优化双向通信策略的问题，以此解决传统无线通信领域所面临的问题，如人工频谱稀缺、无法动态分配频率等。实验结果表明所提出的方法具有优越的学习能力和智能性。

    Jan, 2018

  • 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

  • 多智能体强化学习：实用沟通和控制

    这篇论文提出了一种名为 “Cyber-Physical POMDP” 的模型，将目标导向通信和网络控制相结合，以实现分散的移动机器人的协调，通过联合训练可以显着提高总体性能并可导致通信行动的隐式协调。

    Feb, 2023

  • 远程控制任务的语义和有效通信与动态特征压缩

    本研究考虑了机器人群和远程无线控制任务中的有效通信问题，并提出使用基于 VQ-VAE 编码的 DRL 动态适应量化级别的方案来提高系统性能。

    Jan, 2023

  • 未來無線網路中的多智能體強化學習中的新興通訊

    该论文阐述了 EC-MARL 在未来 6G 无线网络中的重要性，该方法赋予网络实体自主决策能力，解决自动驾驶、机器人导航、飞行基站网络规划和智能城市应用等复杂任务，提供 EC-MARL 算法的概述、设计准则以及研究机会。

    Sep, 2023

  • 动态网络桥接的分布式自主群体形成

    机器人系统，群体操作，网络桥接，多智能体强化学习和实际应用转化的问题和方法。

    Apr, 2024

  • 分布式强化学习中通信高效的多智能体 Actor-Critic 算法

    本文提出了一种基于随机化和多智能体系统 actor-critic 算法的分布式强化学习算法，旨在通过仅与本地邻居通信，协同优化全局平均回报。通过仅发送两个标量值变量，该算法可以解决强连通图的问题。

    Jul, 2019