multi-agent system | BriefGPT

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利用 Myerson 值更高效地计算合作多智能体系统的个人属性和政策贡献，以实现事后解释
本文提出了一种基于 Shapley 分析实现多智能体系统中个体贡献度评估的方法，并利用层次化知识图谱用于降低计算复杂度，同时通过测试证明了该方法不仅能评估团队中个体的重要性，还能揭示实现最佳策略所需的特征属性。
PDF2 years ago
多智能体系统局部行为预测及其在森林火灾模型中的应用
本文研究了一种 CNN-LSTM 模型，用于预测大型多智能体系统中特定智能体的状态，模型采用 CNN 编码器，LSTM 模块和 MLP 解码器来预测智能体的未来状态，实验结果显示该模型具有更高的 AUC 并且计算效率更高。
PDF2 years ago
合作与竞争：进化多智能体强化学习中的群集行为
本文提出了 Evolutionary Multi-Agent Reinforcement Learning (EMARL) 作为集群任务中的一种混合算法，将合作与竞争相结合并通过 boids 模型对聚群任务的智能体的奖励进行设计。同时，对于
PDF2 years ago
JAM: 面向分布式计算和模拟的 JavaScript 代理机，使用响应式和移动式多代理系统 -- 技术报告
介绍以 JavaScript Agent Machine 为平台，使用 AgentJS 进行编程实现的 Agent-based modelling 方法与 multi-agent 系统，可用于在强异构和移动环境下的分布式计算与模拟。
PDF2 years ago
自生成变化的适应性景观上的合作多智能体搜索
本文使用多智能体系统模拟了在某些更有影响力公司有权塑造其他公司生态环境的商业环境中，代表公司如何合作和适应的情况。
PDF2 years ago
交通信号控制的协作强化学习
该论文提出了一种协作多目标多智能体深度再强化学习算法（COMMA-DDPG），用于交通信号控制的全局优化和减少延迟等待时间。该算法在真实的亚洲交通数据集上进行了评估，相比目前最先进的方法，成功地减少了 60％的延迟时间。
PDF2 years ago
通过信任度评分和数据增强的人在环多智能体在线方法，以提高 ML 模型的可信度
提高机器学习模型的准确性不足以建立弹性的人工智能系统，为此，本文提出了一种结合人工和机器智能的多智能体系统，通过计算信任分数、标准化以及人工规则检验等策略优化模型的准确性和可信度。实验结果表明，基于所提出的多智能体系统的算法相对于基线方法，
PDF2 years ago
自主多机器人任务协同控制：一个基于游戏的监督控制界面
本文介绍了一个基于视频游戏的界面、一个自主任务助手，以及在具有挑战性的不同类型的未知的地下环境中使用异构多智能体系统测试和部署，该工作通过人 - 自主团队平台提高了多智能体系统的人类监督控制，减少了应用切换、任务规划、执行和验证的开销，同时
PDF2 years ago
基于 P-MADDPG 的紧急事件决策
本文提出了一种用于应对紧急事件决策问题的 P-MADDPG 算法，模拟紧急情况下的三种场景测试其性能，结果证明相比于其他算法，P-MADDPG 算法在不同规模的场景中收敛更快更好，因此是有效的。
PDF2 years ago
基于强化学习方法的多智能体协调的战略机动与干扰
本文介绍了强化学习在协作多智能体系统中实现军事领域的战术机动和干扰的优势和不足，为未来军事行动中协调多智能体系统来获得优势提供了前景。
PDF2 years ago
智能交通灯控制的多智能体强化学习
本文提出了一种基于多智能体广义深度强化学习框架（MABRL）的智能交通信号控制系统，使用了广泛学习系统和动态自循环交互机制，通过与其他六种算法的比较，证明了其在解决交通拥堵问题上的有效性。
PDF2 years ago
使用 GAN 和 Transformer 模型生成产品形状的社交计算设计方法
建立了一种社交计算设计方法，利用了人工智能技术进行智能产品设计。使用多代理系统、形态语法、生成敌对环境、贝叶斯网络和转换器等，该方法能够定义设计解决空间、准备训练样例，并最终获取一个智能模型，能够针对给定的设计任务和不完整的解决方案推荐设计
PDF2 years ago
协作式视觉导航
提出一个用于多智能体视觉导航的大规模三维数据集 CollaVN，探索不同 MAVN 方法进行智能体的协作，用于弥补以往方法只关注格子世界或者游戏环境的不足，并采用记忆增强型通信框架提高多智能体合作效率和鲁棒性。
PDF3 years ago
ICML定期使用来自最终用户反馈的数据重新训练分类器以过滤掉一些不值得依赖的人
本文通过多智能体的观点，考虑了用户反馈在文本分类中的影响，并介绍了一种分类器，该分类器可以了解哪些用户不可靠并过滤他们的反馈，从而提高后续迭代的性能。
PDF4 years ago
ACL论利用胸部 X 光报告的结构信息
该研究提出了一个新的框架，利用报告部分之间的结构信息来生成胸部 X 射线图像报告。该方法通过设计一个包含多个协作代理的模型来解决医学报告自动生成中的普遍问题，同时在评价指标方面取得了最先进的表现。
PDF4 years ago
具有图卷积通信的反事实多智体强化学习
该研究提出了一种基于图卷积和多因素策略梯度的架构，用于解决在多观察环境下多智能体之间合作最大化系统功用时的通信和奖励分配问题，并在一系列任务中取得了优异表现。
PDF4 years ago
MuSHR: 一种低成本、开源的机器人赛车，用于教育和研究
MuSHR 是一款低成本的开源无人赛车平台，用于教育和研究，旨在通过详细的开放文档和自助教程建造和部署，为学术研究实验室、机器人教师和机器人爱好者提供有价值的资产，并促进机器人领域的民主化。
PDF5 years ago
关于测量新兴通讯的陷阱
本文从深度强化学习代理在矩阵游戏中的表现出发，探讨现有的通信度量指标可能会存在的缺陷，并提出了适用时机和使用建议。
PDF5 years ago
NIPS利用深度强化学习及自我对弈的方式优化存在不完美信息的复杂真实移动网络的仿真和实际模拟
该研究提出了一个基于深度强化学习和图卷积神经网络的跨界面学习框架，该框架在移动网络领域进行了 6 个场地试验，成功的将学习从模拟器中转移到了具有复杂实时限制和有限信息的实际应用场景中。
PDF6 years ago
AAAI基于扩张卷积神经网络的多智能体 2D/3D 医学图像配准
该论文提出了一种多智能体系统和自注意力机制相结合的方法，将 2D / 3D 图像配准作为马尔可夫决策过程来解决，通过多个基于全卷积网络的智能体的提案及对应置信度的加权来取得了超过基于单智能体和基于优化方法的最新技术的优异成果。
PDF7 years ago