Aug, 2023

基于图形的多智能体强化学习的协同信息传播学习

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TL;DR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。
multi-agent reinforcement learningdecentralized-pomdpgraph convolutional reinforcement learningmessage forwardingcollaborative information dissemination
发现论文，激发创造
  • 野火管理资源分配的图神经网络通信层协作自适应多智能体强化学习

    提出一种基于多智能体强化学习和图神经网络通讯层的方法，在火灾管理资源分配中，通过通信环境特征和部分可见火灾，实现协作分配资源，优于贪心启发式基线和单智能体设置，并展示了自动课程和开放性对其泛化能力的改善。

    Apr, 2022

  • 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

  • 智能信息聚合推进可扩展多智能体强化学习

    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。

    Nov, 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

  • 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

  • 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

  • 带有定向协调图的分布式合作多智能体强化学习

    本文提出了一种分布式强化学习算法，该算法使用直接协调图和局部值函数，通过零阶优化方法进行条件估计，没有使用任何共识算法。与现有的基于零阶优化的强化学习算法相比，我们的算法保证了高可扩展性。

    Jan, 2022

  • 多智能体强化学习中的合作学习

    本文研究了网络多智能体强化学习（MARL）问题，提出了一种分层分散式 MarL 框架：LToS，它使代理者能够动态地与邻居共享奖励，从而通过集体鼓励代理者在全局目标上进行合作。实证结果表明 LToS 在社会困境和网络 MARL 的情景下都优于现有方法。

    Dec, 2021

  • 多智能体强化学习中的完全独立通信

    研究对多智能体强化学习的通信方法进行了调查，发现独立学习者在不共享参数的情况下仍然可以学习通信策略，并观察到通信在不同网络容量下的影响。

    Jan, 2024

  • 在有向无环图约束下学习多个协同代理

    本文提出了一种新的多智能体强化学习方法，旨在学习在有向无环图 (DAG) 约束条件下的多个协调智能体。我们的方法利用智能体之间的 DAG 结构，有效提高学习性能，并通过提出一种基于合成奖励的 MARL 模型的新型替代值函数来证明其作为最优值函数的下限。计算上，我们提出了一种实用的训练算法，利用新的领导智能体和奖励生成器 / 分配智能体引导分解的从属智能体更好地探索具有 DAG 约束的环境的参数空间。实证上，我们利用了四个 DAG 环境，包括英特尔高容量封装和测试工厂的真实排程，对我们的方法进行基准测试，证明其优于其他非 DAG 方法。

    Jul, 2023