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探索多智能体系统在不同领域的最新研究进展与应用,包括自然战略能力、安全心理攻守与评估、会话框架变革、海上操作技术网络安全、合作强化学习等。了解多智能体系统的发展趋势与应用前景。

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多智能体协作的公平审计

多个代理进行不同任务的公平审计时,协调有时可能对审计准确性有害,而不经协调的合作通常能取得良好的结果。实证研究在真实数据集上证实了这一观察,不经协调的合作的审计准确性与协调优化抽样的结果相当。

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关于图中递归消息传递的多智能体强化学习的通用性

该研究论文探讨了在图形环境中基于图的多智能体强化学习所面临的挑战,并提出了一种通过与周围节点交换信息来创建全局图表示的循环传递信息模型,并在通信网络中的路由上验证了该方法,发现它使智能体能够泛化和适应图中的变化。

该研究论文探讨了图形环境中基于图的多智能体强化学习的挑战,并提出了一种循环传递信息模型,通过与周围节点交换信息来创建全局图表示。该方法在通信网络中的路由上验证,发现智能体能够泛化和适应图中的变化。

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多智能体深度强化学习中的联合内在动机

多智能体深度强化学习中,稀疏奖励与智能体之间的协调是挑战,本文提出了一种基于联合行为的奖励策略,并通过 JIM 方法展示了多智能体内在动机在解决需要高协调水平的任务中的重要性。

本文研究了强化学习中探索的挑战,提出了基于内在动机的复杂启发式探索策略来解决稀疏奖励下的任务。实验表明,该策略在高维状态空间和策略外奖励下的各种环境中表现出色,优于其他启发式探索技术。

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SUB-PLAY: 针对部分观测多智能体强化学习系统的对抗性策略

多智能体强化学习中的安全威胁及对策的研究,包括针对对手生成敌对策略时的部分可观测性限制的黑盒攻击方法以及针对这些策略的潜在防御方式的评估和建议。

本文提出了一种新的状态对抗性马尔可夫博弈模型,解决了现有方法在状态不确定性下的问题,并提出了一种新的鲁棒性算法RMA3C。实验结果显示该算法对状态扰动的鲁棒性更高。

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多智能体强化学习用于协作无人机卸载蜂窝通信

通过多代理强化学习框架,本研究介绍了一种有效利用多个无人机最大化地满足用户对数据传输的需求的方法,其中重点是在服务质量约束下共同优化无人机轨迹和用户关联指标。

本研究提出了一种混合动作强化学习框架,用于提高偏远地区元宇宙用户的数据采集效率。模拟结果表明,该框架可以有效提高上行语义数据采集的效率,并优于基准情况。

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MAGDi: 多智能体交互图的结构化蒸馏提升较小语言模型的推理能力

通过多个大型语言模型之间的多智能体交互,结构化蒸馏途径(MAGDi)通过将多智能体交互表示为图形、通过图形编码器增强基础学生模型,并使用三个目标函数进行知识蒸馏,即下一个标记预测、正确和错误推理之间的对比损失以及基于图形的目标函数。对七个广泛使用的常识和数学推理基准进行的实验证明,MAGDi 提高了较小模型的推理能力,表现优于从单个教师和多个教师进行蒸馏的几种方法。此外,MAGDi 还比其教师高出数量级的效率。我们进行了广泛的分析,显示 MAGDi(1)增强了对域外任务的泛化能力,(2)与基础学生模型的大小和强度正相关,(3)在应用自一致性的多教师训练方面取得了更大的改进,后者是一种依赖于模型多样性的推理技术。

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多智能体系统中的推理能力:限制、挑战和以人为中心的解决方案

利用大型语言模型(LLMs)在多项任务中取得的显著表现带来了在实际环境中利用它们的许多机遇和挑战。为了实现 LLMs 的实际采用,多智能体系统在使用现有专有数据和模型应对复杂现实任务的企业平台的更大背景下,具有增强、整合和协调 LLMs 的巨大潜力。本文提出了 “推理能力” 概念作为统一准则,以实现在优化过程中整合约束并建立系统内不同组件之间的联系,从而实现更全面、综合的评估方法。我们提出了推理能力的正式定义,并说明其在识别系统每个组件的限制方面的实用性。然后,我们讨论了如何通过自反思的过程来解决推理中的缺陷,并增强整个系统的一致性,其中利用人的反馈来缓解推理不足问题。

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FM3Q:分解的多智能体最小最大 Q 学习用于双队零和马尔科夫博弈

我们提出了个体 - 全局 - 极小化(IGMM)原则,通过在 2t0sMGs 中的 Q 函数确保两队极小化行为与个体贪婪行为之间的一致性。基于此,我们提出了一种新的多智能体强化学习框架,分解多智能体极小化 Q 函数成个体的,并迭代求解 2t0sMGs 中满足 IGMM 条件的极小化 Q 函数。另外,我们提出了一种使用神经网络实现 FM3Q 和获得两队选手的确定性和分散极小化策略的在线学习算法,并提供了理论分析证明了 FM3Q 的收敛性。实验结果表明,我们使用三个环境来评估 FM3Q 的学习效率和最终性能,并展示了其在 2t0sMGs 上的优越性。

本文提出了个体-全局-极小化(IGMM)原则,通过在2t0sMGs中的Q函数确保两队极小化行为与个体贪婪行为之间的一致性。提出了一种新的多智能体强化学习框架,分解多智能体极小化Q函数成个体的,并迭代求解2t0sMGs中满足IGMM条件的极小化Q函数。提出了一种使用神经网络实现FM3Q和获得两队选手的确定性和分散极小化策略的在线学习算法,并提供了理论分析证明了FM3Q的收敛性。实验结果表明,在2t0sMGs上,FM3Q具有优越的学习效率和最终性能。

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多智能体强化学习学习和校准异质有界理性市场行为

在代理基模型中,我们提出了一种用于在多代理强化学习框架下表示异构处理受限代理的新技术,通过共享策略学习以及代理技能水平的分布,实现了从严格效用最大化到有界理性行为的过渡,并通过使用策略梯度来学习行为,通过在多个实例中验证,我们证明了该模型在许多常见的代理设置下具有显著改进的预测能力。

研究人员提出了一种新技术,用于表示异构处理受限代理。该技术通过共享策略学习和代理技能水平的分布,实现了从严格效用最大化到有界理性行为的过渡。该模型使用策略梯度来学习行为,并在多个实例中证明了在常见代理设置下具有显著改进的预测能力。

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基于深度强化学习的多智能体和自适应框架开发动态投资组合风险管理

在高度动荡的金融市场环境下,本研究提出了一个自适应的多智能体框架(MASA),采用了深度学习和强化学习方法作为反应性代理,平衡投资组合的回报和潜在风险。该框架中的市场观察者代理提供了有价值的市场趋势信息,以帮助多智能体反应性学习方法快速适应不断变化的市场条件。经验证实,MASA 框架在过去 10 年的 CSI 300 指数、道琼斯工业平均指数和标准普尔 500 指数上相比其他已知基于强化学习方法的方法表现出潜在优势,并为未来的研究提供了多个可能的方向。

本研究提出了一个自适应的多智能体框架(MASA),采用深度学习和强化学习方法,平衡投资组合的回报和风险。经验证实,MASA在过去10年的指数上表现出潜在优势,并为未来研究提供了多个可能的方向。

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