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基于两阶段强化学习的多实体任务分配方法
基于相似性的双阶段任务分配算法利用强化学习来学习优化分配策略，有效解决了动态任务分配的挑战，并具有良好的性能和零样本泛化能力。
PDF7 days ago
多头 Softmax 注意力的上下文学习训练动态：出现、收敛和最优性
我们研究了多头 softmax 注意力模型在上下文学习多任务线性回归中的渐变流动动力学。通过适当选择初始化，我们确定了梯度流的全局收敛性。此外，我们证明了梯度流动力学中出现了有趣的 “任务分配” 现象，在这个过程中，每个注意力头专注于解决多
PDF4 months ago
道路网络生成器：基于 GPS 数据绘制施工地点道路图
采用 GPS 轨迹推断方法，构建地图上的道路施工现场。该方法通过识别道路网中的交叉口，将它们连接为边缘，并产生一个图形，用于规划和任务分配。在挪威的一个实际施工现场展示了该方法的有效性。
PDF5 months ago
LLM 多智能体系统：挑战和开放问题
该论文探讨了多智能体系统中存在的问题，并提出了挑战。通过充分利用多智能体系统中个体智能体的多样能力和角色，这些系统可以通过协作来处理复杂任务。我们讨论了任务分配的优化，通过迭代辩论来促进强大的推理能力，管理复杂且分层的上下文信息，并增强记忆
PDF5 months ago
LEMMA: 学习语言驱动的多机器人操作
我们介绍了一个基于人类语言指令的桌面环境下，侧重于任务分配和长时间跨度物体操作的多机器人语言条件操作（LEMMA）基准。LEMMA 具有多种类型的过程生成任务，其复杂度不同，其中一些需要机器人使用工具并将工具传递给彼此。为每个任务提供 80
PDFa year ago
AAAI人机团队作业分配的考虑因素
本文回顾了任务分配领域的一些研究工作，讨论了任务分配中需要继续研究的方向，包括协作水平、新的任务、未知和动态的代理能力、谈判和公平以及伦理问题。通过不断的努力和研究，人机协作团队的表现和表现可以得到改进。
PDF2 years ago
多代理团队中的负载管理任务分配
通过去中心化强化学习，提出一种多智能体团队任务分配的决策框架，考虑负载管理，鼓励闲置并避免不必要的资源使用。开发了一个衡量智能体在协作中重要性的指标，推断团队在处理潜在的过载情况时的弹性。
PDF2 years ago
部分可观察马尔科夫博弈中多目标自组织追捕问题研究
该研究提出了一个基于多代理系统的分布式自组织搜索和追踪框架，其中智能代理协同追踪多个动态目标。使用模糊自组织协同共进化（FSC2）算法解决了多目标自组织搜索（SOS）、分布式任务分配和分布式单目标追踪三个方面的挑战。实验表明，该框架可以有效
PDF2 years ago
MM混合人机团队角色分配与任务规划的一体化动态方法
该研究提出了一个基于行为树的动态集成方法，用于规划和分配混合人机团队中的任务，可用于制造环境，并采用多个简化的在线优化子问题中解决角色分配问题，每个子问题都可以定义为混合整数线性规划。
PDF3 years ago