Zobrazeno 1 - 10
of 252
pro vyhledávání: '"Yang, Bowei"'
The recent progress in multi-agent deep reinforcement learning(MADRL) makes it more practical in real-world tasks, but its relatively poor scalability and the partially observable constraints raise challenges to its performance and deployment. Based
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2109.02032
Publikováno v:
In Journal of Materials Processing Tech. June 2024 327
Autor:
Gao, Nan1 (AUTHOR) gaonan@zjut.edu.cn, Yang, Bowei1 (AUTHOR), Chen, Peng1 (AUTHOR), Qian, Liping2 (AUTHOR)
Publikováno v:
Journal of Supercomputing. Feb2024, Vol. 80 Issue 3, p3663-3693. 31p.
Exploration of the high-dimensional state action space is one of the biggest challenges in Reinforcement Learning (RL), especially in multi-agent domain. We present a novel technique called Experience Augmentation, which enables a time-efficient and
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2005.09453
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Journal of Alloys and Compounds 15 October 2023 960
Publikováno v:
In Materials Science & Engineering A 24 August 2023 882
Publikováno v:
In Vacuum June 2023 212
Publikováno v:
In Materials Science & Engineering A 8 May 2023 872