Zobrazeno 1 - 7
of 7
pro vyhledávání: '"Zhou, Guangchong"'
Exploration in cooperative multi-agent reinforcement learning (MARL) remains challenging for value-based agents due to the absence of an explicit policy. Existing approaches include individual exploration based on uncertainty towards the system and c
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.15700
The coordination between agents in multi-agent systems has become a popular topic in many fields. To catch the inner relationship between agents, the graph structure is combined with existing methods and improves the results. But in large-scale tasks
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.04245
Value decomposition methods have gained popularity in the field of cooperative multi-agent reinforcement learning. However, almost all existing methods follow the principle of Individual Global Max (IGM) or its variants, which limits their problem-so
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2302.02180
Almost all multi-agent reinforcement learning algorithms without communication follow the principle of centralized training with decentralized execution. During centralized training, agents can be guided by the same signals, such as the global state.
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2206.02583
Autor:
Li, Dandan, Huang, Mingjin, Han, Qunwei, Wang, Dachang, Li, Kaijie, Yang, Qiuyue, Gu, Ronghui, Zhou, Guangchong, He, Songtao, Yu, Houlin, Cheng, Lin, Zhao, Yiyong
Publikováno v:
In Industrial Crops & Products May 2024 211
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.