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应用多智能体对抗性强化学习创建基于规则代理的故障场景制造器及其在自主驾驶中的应用
研究了在多智能体环境中，为包括基于规则的代理在内的回报学习问题。提出了一种通过训练对抗智能体来有效地发现失败场景的方法，并通过简单环境和自动驾驶模拟器展示了该方法的有效性。
PDF5 years ago
多智能体深度强化学习中主从架构的再认识
本研究详细探讨了多智能体领域中基于深度强化学习的主从架构，并结合分散和集中两个视角，提出了具有复合动作表达，可学习通信和独立推理三大关键因素的网络设计方案，在合成环境和 StarCraft 微观管理任务中稳定优于最新竞争方法。
PDF7 years ago
多智能体演员 - 评论家在混合协作竞争环境下的应用
本文研究深度强化学习在多智能体领域的应用，提出一种基于演员 - 评论家方法的适应性策略，可成功学习需要多智能体协作的复杂策略，并通过使用每个智能体的策略集进行训练，得到了更强大、更健壮的策略。在合作和竞争场景中，我们的方法相比现有方法能够发
PDF7 years ago
多智体领域的行动语言：基础
本文介绍了一个名为 mA + 的行动语言，它具有在多智能体域中表示和 RAC 所必需的要素，并考虑了智能体的动态感知行动的发生对世界和其他智能体知识的影响。
PDF9 years ago
ICML计算理性化：逆平衡问题
该文介绍了一种在多智能体领域应用的、基于逆优化控制、遗憾和最大熵原理的方法，用于预测与推广多智能体的行为，并恢复其奖励函数。
PDF13 years ago
灵活的团队合作
提供代理工具以协调和沟通，通过 STEAM 构建团队，以探讨面临的不确定性，并在多个复杂领域中应用，实现降低团队沟通负担，提高团队协作效率的目的。
PDF27 years ago