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迷你王者荣耀：一种轻量级多智体强化学习环境
为了解决有限的定制性、高计算需求和过分简化等问题，我们介绍了首个公开可用的《王者荣耀》地图编辑器，并设计了一个轻量级环境 Mini Honor of Kings 供研究人员进行实验。Mini Honor of Kings 在个人电脑上运行效
PDFa month ago
MAexp：基于强化学习的多智能体探索通用平台
我们提出了一个通用的多 Agent 探索平台 MAexp，该平台整合了各种最先进的 MARL 算法和代表性场景，通过使用点云来表示探索场景，实现了高保真度的环境映射和大约比现有平台快 40 倍的采样速度。此外，MAexp 还配备了基于注意力
PDF3 months ago
多智能体强化学习的速度性能表征
通过加速角度对多智能体强化学习算法进行分类，并对三个最先进的算法进行性能瓶颈分析，从而提出了多智能体强化学习的延时受限吞吐量作为关键性能指标。
PDF10 months ago
KDD利用 Transformer 进行多智能体强化学习稳定电力分配网络电压
本文提出了一种基于 Transformer 架构和 MARL 算法的 T-MAAC 框架来稳定电力分配网络中的电压，并采用一种针对电压控制任务的新型辅助训练过程，以提高样本效率和促进基于 Transformer 模型的代表学习。
PDF2 years ago
RODE：学习角色以分解多智能体任务
通过聚类行动效果、学习角色选择器和角色策略，使角色发现更加容易并提高学习效率和策略泛化能力，该方法在 StarCraft II 多智能体微观管理基准测试的 14 个场景中表现优秀，实现了快速迁移至三倍数量的代理。
PDF4 years ago
合作多智能体深度强化学习综述
本综述文章探讨了最新的多智能体强化学习算法，特别关注建模和解决合作多智能体强化学习问题的五种常见方法，以及 MARL 在真实世界应用中的成功，并提供了可用于 MARL 研究的环境列表和可能的研究方向。
PDF5 years ago