对常见的一些单智能体强化学习算法做简单总结。 一、马尔科夫决策过程(MDP) 一个MDP由元组 M=(S,A,R,T0,T,γ) 定义, 、S、A 分别是状态和动作的集合, R,T0,T 分别是奖励函数、初始状态函数和状态转移函数, γ 是折扣因子。智能体(agent)从初始状态 s0...
强化学习智能体在打游戏、下围棋的时候,不停地不停地在环境中交互,从而得到了很多经验,这些经验叫做样本,而如果想要使用深度学习中随机采样、批量更新的方式,那就需要假设这些样本是“独立同分布”的,“独立”是源于我每一次打游戏看到的情况是不一样的,“同分布”是源于我每次打游戏都是在一个策略下生成的样本,...
使用DQN做无人机路径规划,框架用pytorch,环境是一个20*20的二维环境,大概有10个左右要遍历的点,无人机以较短路径遍历所有点结束,起点确定,点位随机分布。源码请联系qq740607427, 视频播放量 14、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者
为了解决智能体在 DMLab-30 中进行训练的问题，DeepMind 开发了一种新型分布式智能体 IMPALA，它利用高效的 TensorFlow 分布式架构最大化数据吞吐量。IMPALA 受流行的 A3C 架构的启发，A3C 架构使用多个分布式 actor 来学习智能体的参数。在此类模型中，每个 actor 使用策略参数在环境中动作。actor 周期性地暂停探索...
在这样的非平稳环境中，智能体很难学习到最优策略，这就是分层强化学习所面临的非平稳（non-stationary...
论文的第二部分我们聚焦于合作的多智能体强化学习(MARL),这是对传统RL设定的扩展,考虑了多个代理在同一环境中为完成共享任务而进行的交互。在需要多个代理高度协调且对失误有严格惩罚的多智能体任务中,当前的最先进MARL方法往往无法学会有用的...
1)基于单智能体简化强化学习(Single-Agent Simplified DRL, SASDRL)的VVC方法,适用对象为量测及通信设施相对较完备的输电网。控制架构为集中式控制,该方法继承DRL中经典的“Actor-Critic”架构。其中Actor网络实现系统实时状态与无功设备控制策略的端到端映射,Critic网络用于评判不同控制策略的好坏,但评判指标与传统DRL...
单智能体算法直接用到多智能体上的比如：IQL IPPO 经典多智能体算法比如：QMIX MADDPG 在不同地图上的...
;环境的不稳定性：智能体在做决策的同时，其他智能体也在采取动作；环境状态的变化与所有智能体的联合动作相关;个体的目标一致性：各智能体的目标可能是最优的全局回报；也可能是各自局部回报的最优；;智能体获取信息的局限性：不一定能够获得全局的信息，智能体仅能获取局部的观测信息，但无法得知其他智能体...
中国科学院大学和上海交大强联合的(PyTorch+深度学习+强化学习)课程分享!快速入门极简单——人工智能_AI_神经网络 15.6万播放 第01节:Python基础- Python及其数学库1_[] 1:46:55 第01节:Python基础- Python及其数学库2_[] 2:03:34 第02节:Python基础 - Python及其数学库3_[] 2:06:12 第03节:Python...