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原创 【book reference】多智能体机器学习:一种强化方法
多智能体机器学习:一种强化方法多智能体机器学习:强化学习方法是理解多智能体机器学习中不同方法和途径的框架。它还提供了多智能体差分游戏的最新进展的内聚覆盖,并提出了在博弈论和机器人技术的应用。·理解多代理机器学习中各种方法和途径的框架。·讨论强化学习的方法,如多智能体Q学习的多种形式·适用于研究教授和研究生学习电气和计算机工程,计算机科学,机械和航空航天工程多智能体机器学习:强化方法(Multi-Agent Machine Learning:A Reinforcement Approach)
2024-03-29 12:42:03 373
原创 【维基百科】【Wikipedia】【网址】
https://en.wikipedia.org/wiki/Main_PageTaylor Swift https://en.wikipedia.org/wiki/Taylor_Swift
2024-03-29 12:26:52 25
原创 QMIX:用于深度多智能体强化学习的单调值函数分解
QMIX:用于深度多智能体强化学习的单调值函数分解Abstract 摘要在许多现实世界中,一组代理必须协调他们的行为,同时以分散的方式行事。与此同时,通常可以在模拟或实验室环境中以集中方式训练代理,其中可以获得全局状态信息并解除通信约束。学习以额外状态信息为条件的联合动作值是利用集中式学习的一种有吸引力的方法,但提取分散式策略的最佳策略尚不清楚。我们的解决方案是QMIX,这是一种新颖的基于价值的方法,可以以集中的端到端方式训练分散的策略。
2024-03-29 11:42:32 661
原创 【 IQL】【基于深度强化学习的多智能体合作与竞争】
然而,这是一个开放的研究领域,多智能体无模型强化学习算法的理论保证是稀缺的,并且仅限于特定类型的任务[Sch 14,BBDS 08]。在这项工作中,我们使用这种方法,因为它的简单性,分散的性质,计算速度,并能够产生一致的结果,我们报告的任务范围。第一个观察结果是,智能体预测的Q值是乐观的,在大多数情况下,两个玩家都预测未来的奖励是积极的。图2:竞争代理在训练期间的行为演变。两个同样熟练的智能体的现实奖励期望应该在零左右,但在大多数游戏情况下,我们的两个深度Q网络预测的奖励接近0.5(图3,补充视频)。
2024-03-29 11:02:05 123
原创 【VDN】【基于价值分解网络的多智能体协同学习】【Value-Decomposition Networks For Cooperative Multi-Agent Learning】
基于价值分解网络(VDN)的多智能体协同学习2017年6月16日提交Abstract 摘要研究了具有单一联合奖励信号的。这类学习问题是困难的,因为通常很大的组合动作和观察空间。在完全集中和分散的方法中,我们发现了虚假奖励的问题和我们称之为“懒惰代理”问题的现象,这是由于部分可观测性而产生的。我们解决这些问题,通过训练个人代理与一种新的价值分解网络架构,学会分解成代理明智的价值函数的团队价值函数。
2024-03-29 10:38:32 613
原创 分布式强化学习课件
分布式深度强化学习的基本概念和算法,与多智能体强化学习的区别在于其目的是通过并行计算加速训练,模拟多个平行世界的场景。其中,异步优势演员评论算法(A3C)是最典型、最常用的算法之一。此外,还介绍了分布式强化学习的应用范围非常广泛,包括数据中心内部、跨云、跨数据中心等场景。聚合到一起,采会更新(需要同步)
2024-03-28 22:04:13 44
原创 多智能体强化学习MARL课件
深度强化学习与多智能体强化学习 第八课_哔哩哔哩_bilibili 集中式强化学习中:每个智能体是傻的,应用于调度问题:
2024-03-28 21:36:26 70
原创 【matlab】【2024年】【优化算法】【黑风筝算法】【BKA】【附带论文中英翻译网页版】【附带论文】
BKA集成了柯西突变策略和Leader策略,增强了算法的全局搜索能力和收敛速度。在CEC-2022和CEC-2017的标准测试功能集以及其他复杂功能中,BKA分别在66.7%、72.4%和77.8%的案例中取得了最佳性能。通过详细的收敛分析和统计比较验证了算法的有效性。此外,它在解决五个实际工程设计问题中的应用表明了其在解决现实世界中受限挑战方面的实际潜力,并表明与现有的优化技术相比,它具有显着的竞争优势。综上所述,BKA凭借其优异的性能,在解决各种复杂优化问题方面证明了其实用价值和优势。
2024-03-28 19:09:44 149
原创 【期刊】人工智能评论 Artificial Intelligence Review
请提供 150 至 250 字的摘要。摘要不应包含任何未定义的缩写或未指定的参考文献。仅适用于生命科学期刊(如适用)前瞻性注册试验的试验注册号和注册日期对于追溯性注册的试验,试验注册号和注册日期,后跟“追溯注册”
2024-03-28 19:01:26 825
原创 【期刊】Applied Soft Computing 应用软计算
Types of Paper 论文类型 Authors are invited to submit technical papers (20-30 pages, at most 50 pages), state of the art survey papers (but see Section on Review Articles below), commentaries, and letters (see Section on Letter Articles below).Authors a
2024-03-28 18:46:52 687
原创 【sciencedirect】【论文检索】【期刊检索】
https://www.sciencedirect.com/https://www.sciencedirect.com/browse/journals-and-books
2024-03-28 18:35:08 61
原创 【期刊】群体与进化计算 Swarm and Evolutionary Computation
需要简明扼要的摘要。摘要应简要说明研究目的、主要结果和主要结论。摘要通常与文章分开呈现,因此它必须能够独立存在。因此,应避免参考文献,但如果有必要,请引用作者和年份。此外,应避免使用非标准或不常见的缩写,但如果有必要,则必须在摘要中首次提及时定义它们。
2024-03-28 18:21:42 378
原创 【期刊】【Applied Intelligence 应用智能】
请提供 150 至 250 字的摘要。摘要不应包含任何未定义的缩写或未指定的参考文献。仅适用于生命科学期刊(如适用)前瞻性注册试验的试验注册号和注册日期对于追溯性注册的试验,试验注册号和注册日期,后跟“追溯注册”
2024-03-28 16:32:16 242
原创 【期刊】Transportation 运输
我们的兴趣不仅在于交通政策、系统和服务,还在于它们对社会、经济和环境的影响,然而,关于将既定程序应用于特定地点或制定计划或政策的论文不太可能被证明是可以接受的,除非他们报告的经验将对在其他地方工作的人真正有益。以结构良好的稿件和写得很好的英语展示您的作品,为编辑和审稿人提供了理解和公正评估的最佳机会。如果您投稿的期刊使用双重匿名同行评审,并且您向审稿人提供访问您的数据的权限(例如,通过存储库链接、补充信息或应要求提供的数据),强烈建议数据中的作者身份也匿名化。在这种情况下,应使用其他来源的材料。
2024-03-28 15:52:32 594
原创 Computers & Operations Research 计算机与运筹学
Your Paper Your Way您的论文以您的方式We now differentiate between the requirements for new and revised submissions. You may choose to submit your manuscript as a single Word or PDF file to be used in the refereeing process. Only when your paper is at the revisio
2024-03-27 16:20:45 419
原创 International Journal of Rail Transportation
The unprecedented modernization and expansion of rail transportation system will require substantial new efforts in scientific research for field-deployable technologies. The International Journal of Rail Transportation (IJRT) aims to provide an open forum
2024-03-27 14:42:49 885
原创 多智能体强化学习
多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning,MARL)是指在一个智能体系统中存在多个智能体,这些智能体通过与环境的交互学习,并通过相互作用来达成共同的目标或解决竞争性任务。与传统的单智能体强化学习不同,多智能体强化学习面临更加复杂的问题,如合作与竞争、对抗与协作、信息共享与隐私等。总的来说,多智能体强化学习作为一个充满挑战和机遇的领域,其发展将在未来继续推动人工智能和机器学习技术的发展,为解决复杂的合作性和竞争性问题提供新的思路和方法。
2024-03-26 12:38:22 325
原创 强化学习的发展方向?强化学习的技术发展方向?
未来,深度强化学习仍然是一个重要的技术发展方向,研究人员将致力于改进深度神经网络结构、训练算法和模型优化方法,以提高系统的性能和稳定性。未来,研究人员将致力于探讨强化学习在社会和伦理层面的影响,提出相应的政策建议和规范措施,以确保其在实际应用中的合理性和公正性。未来,研究人员需要密切关注这些方向的发展趋势,不断提高强化学习算法的性能和可靠性,推动其在各个领域的广泛应用。因此,提高强化学习算法的可解释性将成为未来的研究重点,以确保其在实际应用中的可靠性和安全性。:强化学习在自动驾驶领域具有广阔的应用前景。
2024-03-26 12:35:54 636
原创 优化问题中的约束是如何处理的?优化问题中的约束处理的方法都有什么?
优化问题中的约束是指对问题进行求解时需要满足的条件。在数学建模和优化问题中,约束是指影响问题解的限制条件,通常用来描述问题的局限性或者特定条件下的需求。处理约束是优化问题中非常重要的一部分,因为只有在考虑了所有的约束条件之后,我们才能得到符合实际情况的最优解。在处理约束时,可以通过不同的方法来确保问题的求解过程和结果都是合理有效的。以下是一些常见的处理约束的方法:等式约束:等式约束是指将某个变量或函数的取值限制在一个特定的数值范围内。
2024-03-26 09:55:36 893
原创 如何将问题应用到强化学习模型?
状态空间:确定问题的状态空间,即描述环境或系统状态的参数或特征集合。状态空间通常是问题的关键因素之一,对于问题建模非常重要。动作空间:定义问题的动作空间,即智能体可以执行的行为或操作。动作空间的定义直接影响到智能体在环境中的行为和决策过程。
2024-03-25 11:18:37 345
原创 为什么一种算法模型不能求解所有问题?
一种算法模型不能求解所有问题的原因有多方面,主要涉及到算法模型本身的设计和特点、问题的多样性和复杂性以及场景的不同需求等因素。
2024-03-25 11:11:41 477
原创 强化学习不擅长解决什么问题?
强化学习作为一种机器学习方法,在许多领域展现出了惊人的潜力和效果。然而,正如任何技术方法一样,强化学习也存在一些局限性和不擅长解决的问题。本文将详细探讨强化学习不擅长解决的问题,并分析其中的原因。
2024-03-25 11:01:40 501
原创 强化学习能取代人类的哪些工作?
总的来说,强化学习技术的发展和应用将改变许多行业的工作方式和组织结构,可能会取代部分重复性、规律性和单调性的工作,从而释放人力资源,提高生产效率和服务质量。因此,在探讨强化学习取代人类工作的同时,也需要关注人类的职业发展和未来就业方向,找到人机结合的最佳平衡点。未来,强化学习可以继续发展,用于优化游戏中角色的行为、游戏策略的制定等,最终可能取代部分游戏测试员或设计师的工作。未来,随着技术的进步,强化学习有望取代部分驾驶员的工作,实现更加智能和自动化的交通系统。
2024-03-25 10:54:30 320
原创 强化学习能应用在模式识别问题上么?
强化学习可以被用来优化特征提取过程,通过与环境的互动学习,智能体可以发现数据中更具有区分性和重要性的特征。总的来说,强化学习在模式识别问题中的应用可以帮助智能体从数据中学习出更有效的特征表示和分类器,提高模式识别的准确性和效率。强化特征学习:强化学习可以被用来优化特征学习过程,通过与环境的交互学习,智能体可以自动学习出最优的特征表示,从而更好地捕获数据中的结构和规律。分类问题:在模式识别中,分类是常见的任务之一,强化学习可以被用来训练智能体选择正确的分类器或分类方法,以提高分类准确率和泛化能力。
2024-03-25 10:48:05 369
原创 强化学习擅长解决什么问题?擅长应用到哪些场景?
强化学习是一种机器学习方法,通过智能体与环境的互动学习,以最大化累积奖励来实现目标。它擅长解决那些具有明确奖励信号的问题,适用于许多领域和场景。本文将详细介绍强化学习的基本原理、应用场景以及其在不同领域中的应用案例。强化学习是一种通过试错学习的方法,智能体在与环境的交互中通过行为获得奖励,并根据奖励信号来调整自己的策略。:即进行学习和决策的主体,可以是机器人、程序或其他自主实体。:智能体所处的外部世界,对智能体的行为做出反馈。:描述环境的特定情况或配置,智能体需要根据状态来选择行动。
2024-03-25 10:43:46 1211
原创 【matlab】【改进的多种群遗传算法】【IMOMPGA】【车间调度问题】
针对传统遗传算法在模糊目标车间调度优化问题中难以命中最优解的问题,将加工完成时间和顾客满意度两个目标的权重转化为单目标任务,并在传统车间调度约束的基础上加入模糊完成时间约束,构建了模糊目标车间调度模型,根据种群间的相似性,设计了不同策略的遗传算子,提出了一种基于聚类的多种群遗传算法。IMPGA.m: 利用K-means聚类改进后的多种群遗传算法主函数。MPGA.m: 多种群遗传算法主函数。GA.m: 普通遗传算法主函数。
2024-03-23 13:45:45 261
原创 【matlab】【多目标优化算法】【多目标灰狼优化算法】【MOGWO】【附代码】
【代码】【matlab】【多目标优化算法】【多目标灰狼优化算法】【MOGWO】【附代码】
2024-03-23 13:08:47 162
原创 【matlab】【2024年最新多目标优化算法】【多目标RIME算法】【MORIME】【附代码】
【代码】【matlab】【2024年最新多目标优化算法】【多目标RIME算法】【MORIME】【附代码】
2024-03-23 12:10:44 228
原创 【matlab】【2024年最新多目标优化算法】【多目标指数分布优化器】【MOEDO】【附代码和论文】
在MOEDO中集成了信息反馈机制(IFM),旨在平衡勘探和开发,从而提高收敛性并减轻局部最优的停滞,这是传统方法的一个显着局限性。在72.58%的测试场景中,利用基准测试集合(DTLZ、ZDT和各种约束问题)和五个实际工程设计挑战的性能指标,如GD、IGD、HV、SP、SD和RT,这一点很明显。Wilcoxon秩和检验(WRST)进一步证实了MOEDO是一种有竞争力的多目标优化算法,特别是在现有方法难以平衡多样性和收敛效率的情况下。
2024-03-23 11:52:17 442
原创 【matlab】【2024年最新多目标优化算法】【多目标马群优化算法】【MOHOA】【附代码】
实现了一个基于HOA (Horse Herd Optimization Algorithm)的多目标优化算法,称为MOHOA (Multi-Objective Horse Herd Optimization Algorithm)。这些算法的目的是找到一组最佳的解决方案,代表了不同的目标之间的权衡。我们的目标是确定一组帕累托最优的解决方案,没有其他解决方案可以提高一个目标,而不牺牲另一个。通过扩展HOA算法来处理多目标优化问题, MOHOA算法增强了搜索过程,以找到不同的Pareto最优解集。
2024-03-23 11:29:45 645
原创 【python】RuntimeWarning: invalid value encountered in scalar divide
表示在Python程序中进行标量除法时遇到了无效值。具体来说,当你尝试除以一个零或者。确保在实际的程序中,根据你的需求来处理无效值,可能是用默认值、跳过操作或抛出异常。RuntimeWarning:在标量除法中遇到无效值。如果除数可能是零,在执行除法之前检查并处理它。(非数字)时,就会触发这个警告。,在执行除法之前检查并处理它。检查除数是否可能为零或。
2024-03-22 14:47:45 161
原创 【windows】【Conda不能创建新环境】
Conda不能创建新环境,错误是:'ProxyError: Conda不能继续,因为您的代理配置有错误。检查主目录中任何'.netrc'文件中的拼写错误和其他配置错误,以'_PROXY'结尾的任何环境变量,以及任何其他系统范围的代理配置设置。
2024-03-22 14:11:34 135
原创 【一次决策、多次决策和序列决策】
在决策理论和人工智能领域,一次决策、多次决策和序列决策是三种不同的决策方式。在实际应用中,不同类型的决策方法适用于不同的问题场景和需求。一次决策适用于独立的简单问题,多次决策适用于较为复杂但可以拆解为多步骤的问题,而序列决策更适用于需要灵活、动态调整的问题领域。深入理解这些决策方法的特点和应用范围,有助于更好地应对不同类型的决策挑战。
2024-03-21 15:10:35 244
matlab2024年优化算法【黑风筝算法】BKA【附带中英翻译网页版】
2024-03-28
三种多目标优化算法pythonNSGA2 MOPSO MODE
2024-03-26
pythonMOPSO多目标粒子群优化算法 多目标优化算法
2024-03-26
matlab【多目标优化算法】MOMPA附代码
2024-03-23
matlab【改进的多种群遗传算法】IMOMPGA【车间调度问题】
2024-03-23
matlab【动态多目标优化】【分时差异化票价动态多目标优化】
2024-03-23
matlab【多目标优化算法】【多目标灰狼优化算法】MOGWO
2024-03-23
matlab【2024年最新多目标优化算法】【多目标RIME算法】MORIME
2024-03-23
matlab【2024年最新多目标优化算法】【多目标指数分布优化器】MOEDO【附代码和论文】
2024-03-23
matlab【最新多目标优化算法】【多目标马群优化算法】MOHOA
2024-03-23
粒子群优化算法PSO的c++的实现
2023-09-22
用于交通流预测的联合时空图卷积网络JSTGCN(python代码)(不带数据集)
2022-06-23
用于故障诊断的胶囊网络(胶囊网络故障诊断).zip
2022-05-23
毕设研究课题:根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障.zip
2022-05-23
自适应交通信号灯控制(增强学习)(Q-learning)(代码 python ).zip
2022-05-19
交通流量预测(python).zip
2022-05-19
MINLP:混合整数非线性规划
2022-05-19
基于混合生物地理学的随机蛙跳算法优化(HBBOS)(matlab)
2022-05-10
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