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这是一个关于多智能体强化学习与马尔可夫游戏的综述,涵盖了风险敏感性和自适应对手策略检测的内容。

基于多智能体强化学习的可重构智能表面辅助 VEC

原文约500字,阅读约需2分钟。发表于:

车辆边缘计算通过执行本地任务或将任务卸载到附近边缘设备来实现高强度任务处理,而可重构智能表面则通过灵活调整相位来提供替代通信路径。本文提出了一个新的深度强化学习框架,结合修改后的多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)方法和块坐标下降(BCD)算法,用于优化车辆用户(VUs)的功率分配和可重构智能表面的相位调整,在模拟结果中表现出优于集中式深度确定性策略梯度(DDPG)方案和随机方案的性能。

车辆边缘计算是解决车辆网络生态系统中计算资源需求过大的问题的解决方案。本文提出了一种基于MAD2RL算法的资源分配方法,通过创新性地使用扩散模型来确定最优的DNN划分和任务卸载决策,提高学习效率。通过模拟真实世界车辆移动轨迹,证明了该算法相对于现有的基准解决方案具有更优越的性能。

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多智能体深度强化学习中的协作决策方法:混合 Q 学习用于变道

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本文提出了一种名为 MQLC 的方法,它通过整合混合价值 Q 网络,同时考虑集体和个体效益,以解决自主车辆路径规划中的车道变换决策问题。通过在观察中整合基于深度学习的意图识别模块并加强决策网络,使多主体系统能够有效地学习并制定最佳决策策略,从而显著提高车道变换的安全性和速度。

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CoEvol: 通过多智能体合作构建改进的指令微调回复

原文约400字,阅读约需1分钟。发表于:

通过利用大型语言模型进行指导细化和多智能体协作,提出 CoEvol 框架来增强大型语言模型对指令的响应能力,并通过 MT-Bench 和 AlpacaEval 验证了其有效性。

大型语言模型通过使用思维链提示的微调策略,尝试最大化生成正确答案的边际对数似然。使用马尔可夫链蒙特卡罗-期望最大化算法解决采样问题,并采用控制变量技术降低梯度估计的方差。在任务中应用该技术,发现在留存样例上提高模型准确性。

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马尔可夫游戏和多智能体强化学习中的风险敏感性:一项系统综述

原文约400字,阅读约需1分钟。发表于:

Markov games 和 multi-agent reinforcement learning 研究了多智能体系统中的决策制定模型。本文系统回顾了最近几年在 risk-sensitive MG 和 MARL 领域中增长的相关文献,并定义和数学描述了在 MG 和 MARL 中使用的不同风险度量,并讨论了各个度量所涵盖的文章。最后,我们识别了该领域理论和应用研究的最新趋势,并讨论了未来研究的可能方向。

本文回顾了risk-sensitive MG和MARL领域的相关文献,并讨论了不同风险度量的使用。最后,探讨了该领域的最新趋势和未来研究方向。

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多智能体 MDPs 中的自适应对手策略检测:利用运行误差估计的实时策略切换识别

原文约500字,阅读约需1分钟。发表于:

在多智能体强化学习中,准确地感知对手策略对于合作和对抗环境都是必不可少的,本文提出了一种在线算法 OPS-DeMo,通过使用动态误差衰减来检测对手策略的变化,并在多智能体环境中将 PPO 算法更有效地应用于对策略的训练,相较于 PPO,在动态情景下表现更出色,提供更强的鲁棒性和更准确的对手策略洞察。

该论文介绍了一种扩展的 Mirror Descent 方法,用于克服合作多智能体强化学习设置中的挑战。提出的 Heterogeneous-Agent Mirror Descent Policy Optimization 算法通过解决信任域问题的近似解来迭代更新智能体策略,保证了稳定性并提高了性能。HAMDPO 在 Multi-Agent MuJoCo 和 StarCraftII 任务上的评估结果表明其优越性,是解决合作 MARL 问题的一种有希望的方法。

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多智能体混合增强大型语言模型能力

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利用大型语言模型的集体优势,提出了一种基于多代理的混合方法,该方法在多个任务上取得了领先的性能,特别在 AlpacaEval 2.0 上实现了 65.1% 的得分,超过了 GPT-4 Omni 的 57.5%。

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用于训练通才智能体的大规模多智能体小游戏

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我们提出了 Meta MMO,这是一个用于强化学习基准的多代理小游戏集合,它建立在之前两次 NeurIPS 竞赛的研究基础 Neural MMO 之上,并扩展了该环境的多个计算效率高的小游戏。我们通过使用一组权重学习玩多个小游戏来探索 Meta MMO 的泛化能力。我们以 MIT 许可证发布了环境、基线和训练代码。我们希望 Meta MMO 能够推动 Neural MMO...

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多智能体模仿学习:价值易得,遗憾难求

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协作学习中的多智能体模仿学习问题,以减小学习者和专家之间的价值差为目标,但无法保证对战略智能体的偏离具有鲁棒性。因此,研究了在马尔科夫博弈中以后悔差作为目标的代替方案,并提出了两种有效的方法来最小化后悔差。

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基于大型语言模型的多智能体制造系统

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传统制造业面临适应动态环境和快速响应制造变化的挑战。多智能体系统的使用提高了适应性和协调能力,但需要进一步发展快速理解人类指令、操作适应性和自然语言整合的能力。大型语言模型如 GPT-3.5 和 GPT-4...

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