Jul, 2023

自主移动控制的两种排队智能故事：启用深度学习算法

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TL;DR近期研究通过深度学习解决自主移动控制和高效资源管理的问题，其中多主体强化学习和神经 Myerson 拍卖是主要方法。研究回顾了基于多主体强化学习和神经 Myerson 拍卖的自主移动控制，同时强调了二者结合的重要性以实现高效而可信的自主移动服务。
deep learningautonomous mobility controlresource managementmulti-agent reinforcement learningneural myerson auction
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 量子多智能体强化学习与自主移动协作

    基于量子供应链，并结合多智能体强化学习和量子优势，提出了一种能够实现多智能体合作、有效利用参数和快速收敛的量子 MARL 算法，并引入了投影值测量技术来进一步提高可伸缩性。

    Aug, 2023

  • AI-Enabled 无线网络的单智能体和多智能体深度强化学习：教程

    本文论述了强化学习在 AI 驱动的 6G 网络中的作用，特别是目前热门的多智能体深度强化学习方法，以及其在移动边缘计算、无人机网络和大规模无线接入等方面的最新研究进展与应用前景。

    Nov, 2020

  • 基于模型辅助的联邦强化学习在物联网多无人机轨迹规划中的应用

    本文提出了一种新的基于模型的联邦多智能体强化学习算法，用于协调多个无人机在数据收集任务中，以解决传统多智能体强化学习算法需要大量真实训练数据的问题，并在各个方面取得了良好的表现。

    Jun, 2023

  • 基于协作分布式强化学习的无人机场地覆盖

    本文提出了一种分布式的多智能体强化学习算法，可用于团队的无人机，通过使用协调均衡博弈解决动态联合行动的复杂问题，以及利用高效的函数逼近技术解决大量的状态空间表示挑战，通过仿真和实际实现验证了该无人机团队成功学习完成任务。

    Mar, 2018

  • 多智能体深度强化学习用于大规模交通信号控制

    本文提出了一种可完全扩展和去中心化的多智能体 A2C 算法，以提高城市交通网络中的自适应交通信号控制的可观测性和减少学习难度，并在大型合成交通网格和摩纳哥城​​的大型实际交通网络下，通过模拟高峰流量动态，并将其与独立 A2C 和独立 Q-learning 算法进行比较，结果表明其优化性、鲁棒性和样本效率优于其他最先进的去中心化 MARL 算法。

    Mar, 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