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关于多机器人协作策略的多智能体强化学习研究论文.pdf

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简介：
本研究论文探讨了利用多智能体强化学习技术来开发高效能的多机器人协作策略，旨在解决复杂环境下的协同作业问题。 本段落研究了一种基于智能体动作预测的多智能体强化学习算法，在多机器人系统中，每个机器人的行动都会受到其他机器人行为的影响。因此，该算法需要考虑所有机器人的整体状态及联合操作。为此，我们引入了概率神经网络来预测其他智能体的动作，并将其与自身决策结合形成完整的多智能体动作集，从而实现有效的强化学习过程。 此外，本段落还探讨了这一方法在足球机器人协作策略中的应用案例。通过让多个机器人系统自主地与其环境进行互动和学习，它们能够掌握更高效的分工合作方式，进一步提升整体性能和灵活性。

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  • 关于多机器人协作策略的多智能体强化学习研究论文.pdf
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    本研究论文探讨了利用多智能体强化学习技术来开发高效能的多机器人协作策略，旨在解决复杂环境下的协同作业问题。 本段落研究了一种基于智能体动作预测的多智能体强化学习算法，在多机器人系统中，每个机器人的行动都会受到其他机器人行为的影响。因此，该算法需要考虑所有机器人的整体状态及联合操作。为此，我们引入了概率神经网络来预测其他智能体的动作，并将其与自身决策结合形成完整的多智能体动作集，从而实现有效的强化学习过程。 此外，本段落还探讨了这一方法在足球机器人协作策略中的应用案例。通过让多个机器人系统自主地与其环境进行互动和学习，它们能够掌握更高效的分工合作方式，进一步提升整体性能和灵活性。
     
  • 关于机器学习的人工智能研究论文
    优质
    本篇论文深入探讨了机器学习领域中的关键问题和最新进展，旨在为人工智能技术的发展提供理论支持与实践指导。 机器学习是问题解决与决策制定中的关键技术和人工方法。科学家们利用它来模拟人类思维过程，并通过人工智能框架实现人脑活动的自动化。为了自动获取不同应用程序的信息控制，需要一个规划程序支持机器学习技术的应用。 在机器人领域中，机器学习同样发挥着重要作用，不仅帮助做出决策还提升了机器的工作效率。该技术广泛应用于各种场景中，得益于智能系统的基本原理概念的发展与完善，人工智能也因此变得更加先进和实用。
     
  • 关于机器学习主要策略的论文研究综述.pdf
    优质
    本文为一篇关于机器学习主要策略的研究综述性文章，全面分析并总结了当前机器学习领域的核心理论与技术方法，旨在为相关领域学者和从业者提供参考。 当前人工智能研究的主要障碍和发展方向之一是机器学习。这一领域与计算机科学、心理学及认知科学等多个学科紧密相连，并且涉及面较广。许多理论和技术问题仍在探索之中。本段落对几种主要的机器学习策略的基本思想进行了全面介绍，同时探讨了一些最新的进展和研究热点。
     
  • 基于分层多智能体强化学习的协同干扰智能决策策略：运用MATLAB多智能体协作学习资源建立频域协同干扰模型并应用DDQN...
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    本研究提出了一种基于分层多智能体强化学习的方法，利用MATLAB构建频域内的协同干扰模型，并采用双深度Q网络（DDQN）优化决策策略，实现智能化的协作干扰。 基于分层多智能体强化学习的协同干扰智能策略决策方法：利用MATLAB多智能体协同学习资料构建频域协同干扰决策模型，并使用DDQN解决任务，在100集滚动平均值中获得0.6的缩放奖励（从-1到1）。该方法探索并实现多智能体系统在复杂环境下的优化决策流程。提出了一种基于分层多智能体强化学习的智能协同干扰策略，采用多智能体马尔可夫决策过程构建协同决策机制，并建立了频域协同干扰决策模型。此外，引入了分层强化学习的设计思想，并通过优先经验回放（PER-DDQN）优化方法寻找最优策略，该方法具有树结构特点。
     
  • 关于动态人机协同拣选策略的研究论文
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    本研究论文探讨了在物流仓储系统中，采用智能算法优化的人机协作拣选方案，旨在提高作业效率与灵活性。通过分析和模拟实验验证了多种动态调整机制的有效性，为未来自动化仓库的运作提供了新的视角。 在过去的几十年里，许多零售商开始将传统的商店交付与通过日益自动化的全渠道仓库向消费者进行在线销售相结合。其中一种流行的自动化方式是使用自动移动机器人（AMR），这些机器人能够与人工拣选人员协作，以减少拣选员的非生产性步行时间来高效地完成订单挑选工作。通过对存储系统分区处理，进一步缩短了拣货器行走的时间，在这种情况下，机器人负责在各个区域间行进。然而，关于如何对这些自动化系统的最佳分区策略尚不清楚：一些大型商店可能更倾向于较少但较大的仓库区域以满足其订单需求；而许多小型在线订单则更适合于较多的小型仓库区域的安排。 因此，我们探讨了一种动态分区策略的效果，在这种策略下可以根据需要在无分区（NZ）和渐进式分区（PZ）之间进行切换。为了解决这个问题，我们将研究分为两个阶段：首先开发了一个排队网络模型来获得与负载相关的拣货吞吐速率——即给定数量的AMR和固定区域数下的拣选策略；其次建立一个马尔可夫决策模型以探讨如何在不同的分区选择间动态地切换策略，从而实现更高的性能。通过使用处理各种订单大小的全渠道仓库中的数据进行分析后发现，这种动态切换（DS）策略能够将运营成本降低最多7%。然而，在每个拣货员配备更多机器人的情况下，这些节省的成本会逐渐减少。
     
  • 基于多智能体强化学习的频谱共享.pdf
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    本文探讨了利用多智能体强化学习技术优化无线通信网络中的频谱资源分配问题，提出了一种新的频谱共享机制，以提高系统的整体性能和效率。 这篇论文题为《基于多智能体强化学习的车联网频谱共享》，作者是Le Liang，发表于2019年10月的IEEE JOURNAL ON SELECTED AREAS IN COMMUNICATIONS, VOL. 37, NO. 10期刊上。文章提出了利用强化学习方法来解决车联网中的频谱子带选择和功率控制问题的方案。
     
  • 关于多水下机器人协作控制的研究
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    本研究致力于探索与开发多水下机器人协同作业技术，旨在提高复杂海洋环境下的任务执行效率和准确性。 多水下机器人协作控制研究及机器鱼协调控制的研究。
     
  • 关于多智能体系统协调控制一致性的论文研究综述.pdf
    优质
    本文为一篇关于多智能体系统中协调控制一致性的研究综述性文章，全面回顾了该领域的最新进展和研究成果。文中详细分析了各种一致性算法及其应用，并探讨了未来的研究方向和发展趋势。 本段落综述了多智能体系统协调控制一致性问题的发展情况，并介绍了解决此类问题的主要原理及其适用范围。文章总结了一致性协议并深入阐述了一致性问题研究的主要领域，包括群集、蜂涌、聚集以及传感器网络估计等问题的分析与讨论。最后，文中还探讨了这些领域的未解难题及未来的研究方向。
     
  • 关于多用途机器人的总体结构设计研究论文.pdf
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    本文针对多用途机器人进行了深入的研究和探讨，重点分析了其总体结构设计的关键要素和技术难点。通过优化设计方案，旨在提升机器人的多功能性和适用性。 《多用途机器人总体结构设计论文》提供免费资料下载，涵盖六自由度多用途工业机器人的机械设计与控制部分的设计内容，适合学习参考使用。
     
  • PyMARL：Python多智能体强化学习框架
    优质
    PyMARL是一款专为研究设计的Python库，旨在简化和加速多智能体系统的强化学习实验。它提供了丰富的算法实现、灵活的环境接口以及强大的工具包，以支持研究人员轻松探索复杂的协作与竞争场景。 请确保您在实验中使用的《星际争霸II》版本是正确的。 不同版本的性能可能不具有可比性。 SMAC 中的结果使用的是 SC2.4.6.2.69232 版本，而非 SC2.4.10。PyMARL 是一个用于深度多智能体强化学习的框架，包括多种算法的实现，并且是用 PyTorch 编写的，使用的环境为《星际争霸II》和 SMAC。 安装说明： 使用以下命令构建 Dockerfile： cd docker bash build.sh 设置《星际争霸II》和SMAC: bash install_sc2.sh