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Multi-Agent-Reinforcement-Learning-Environment_多智能体强化学习环境_

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简介：
简介：本项目为一个多智能体强化学习环境，旨在提供一个平台用于研究和开发复杂的多代理系统。通过模拟各种交互场景，促进算法创新与优化。 多智能体强化学习环境用于开发强化学习算法。

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  • Multi-Agent-Reinforcement-Learning-Environment_多智能体强化学习环境_
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    简介：本项目为一个多智能体强化学习环境，旨在提供一个平台用于研究和开发复杂的多代理系统。通过模拟各种交互场景，促进算法创新与优化。 多智能体强化学习环境用于开发强化学习算法。
     
  • Bio-Inspired MARL: BioMARL for Multi-Agent Reinforcement Learning
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    Bio-Inspired MARL，简称BioMARL，是一种受生物系统启发的多智能体强化学习框架，旨在通过模仿自然界中的协作机制来优化复杂任务中的多智能体交互和决策过程。 BioMARL：基于生物启发式算法的多智能体强化学习项目介绍 在多个应用领域如计算机网络、机器人及智能电网等领域，多智能体系统（MAS）因其能够处理复杂任务的能力而被广泛应用。然而，在以往的研究中，大多数关于多代理通信的方法要么是预先定义好的通信协议，要么依赖额外决策模块来调度通信过程，这不仅增加了大量的通信开销，并且难以直接应用于大规模的代理集合。 为解决上述问题，我们提出了一种轻量级的通讯框架：基于信息素协同机制的分布式深度Q网络算法（Pheromone协作深度Q网络, PCDQN），该方法结合了深度Q网络和stigmergy机制。我们的研究证明了PCDQN框架的有效性，并进一步将其应用于解决多代理路径搜索问题上。 在雷区导航环境中，利用PCDQN框架的多智能体编队能够学习到适当的策略以获取最优路径。实验是在Windows10操作系统、8GB内存和2核Intel Core i7-6500U的基础上进行的，并使用了pytorch工具包。
     
  • 增强学习（reinforcement learning）
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    增强学习是一种机器学习方法，它通过智能体与环境的交互，利用奖励信号来学习最优决策策略。这种方法模仿了人类和动物的学习过程，在不确定性和复杂环境中表现出强大的适应能力。 一本关于强化学习的优秀教材，附带代码示例，非常值得拥有！
     
  • 《强化学习（Introduction to Reinforcement Learning, 中文版）》
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    本书为《Reinforcement Learning: An Introduction》的中文译本，系统介绍了强化学习的基本概念、算法及应用，适合人工智能领域的研究者和爱好者阅读。 由于官方翻译版本已经发布，本项目将不定期进行更新维护。 请参考并使用官方发布的中文译本：《Reinforcement Learning: An Introduction》（第二版）。 该项目是针对书籍《强化学习导论》（第二版）的中文翻译工作，旨在帮助对强化学习感兴趣的读者更好地理解和交流。目前提供在线阅读地址，并附有英文原版链接供参考。 当前翻译进度如下： - 第二版前言 - 第一版前言 - 符号说明 - 第1章（初步翻译与校对） - 第2章（初步翻译完成） - 第3章至第17章均处于初步翻译阶段
     
  • PyMARL：Python多智能体强化学习框架
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    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
     
  • 深度强化学习入门（Introduction to Deep Reinforcement Learning by Shenglin Zhang...）
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    本书《深度强化学习入门》由Shenglin Zhang撰写，旨在为初学者提供深入浅出的学习材料，帮助读者理解并掌握深度强化学习的基本概念、算法及应用。 《强化学习入门》（Introduction to Deep Reinforcement Learning）由Shenglin Zhao在中文大学讲授。
     
  • 基于Simulink的多智能体强化学习模型
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    本研究利用Simulink平台开发了一种新颖的多智能体系统强化学习框架，旨在优化复杂环境下的协作与决策过程。通过模拟仿真验证了该模型在提高学习效率和适应性方面的优越性能。 本段落深入探讨“多智能体强化学习Simulink模型”的概念、结构及其应用。多智能体强化学习（MARL）是机器学习领域的一个重要分支，涉及多个自主决策的智能体在共享环境中互动并进行学习的过程。Simulink 是 MATLAB 环境中的图形化建模工具，用于系统仿真、控制设计和实时原型验证。 标题“多智能体强化学习Simulink模型”表明我们讨论的是一个使用 Simulink 构建的模型，该模型旨在模拟研究多个智能体之间的协同强化学习过程。Simulink 模型的优势在于能够直观展示系统的动态特性，并便于理解和调试复杂的交互行为。描述中提到，这是一个可以直接运行的示例模型，无需额外配置。这意味着用户只需理解该模型构成并替换环境参数为特定场景即可适应各种多智能体问题。“无缝热插拔”能力对于快速验证和测试不同的强化学习策略至关重要。 在多智能体强化学习中，每个智能体通过与环境及其他智能体的交互来学习最大化长期奖励的方法。关键概念包括： 1. **策略**：每个智能体都有一套行为规则即策略，可以是确定性的或随机的，并且会不断优化。 2. **环境模型**：描述了智能体如何影响环境状态和获得奖励的状态转移过程。 3. **协作与竞争**：多智能体系统中可能存在合作以达成共同目标的情况，也可能存在相互竞争的关系，这增加了学习复杂性。 4. **通信机制**：通过观察其他智能体的行为或直接的通信通道进行信息交换。 5. **学习算法**：如Q-learning、Deep Q-Networks (DQN) 和 Proximal Policy Optimization (PPO)，适用于多智能体系统但需针对其特性调整。 Simulink模型中可能包含以下组件： - **智能体模块**：每个智能体的决策单元，包括状态计算、动作选择和策略更新。 - **环境模块**：模拟环境动态，并响应智能体的动作提供反馈。 - **交互模块**：处理智能体之间的互动与通信。 - **奖励模块**：根据行为及环境状态计算奖励值。 - **学习模块**：实现强化学习算法，例如神经网络训练部分。 使用Simulink工具可以方便地调整模型参数并观察不同设置对性能的影响。这有助于深入理解多智能体强化学习的原理和实践。“多智能体强化学习Simulink模型”提供了一个强大的平台用于研究实验中协同行为的学习过程。掌握此类模型可以使研究人员与工程师更好地设计优化复杂环境中的集体行为方案，在自动驾驶、机器人协作及游戏AI等领域具有广泛的应用前景。
     
  • MARL-Papers: 多智能体强化学习(MARL)文献汇总
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    简介：MARL-Papers是多智能体强化学习领域的综合性资源库，汇集了相关研究论文与最新进展，为学术界和工业界的研究人员提供宝贵的参考资料。 多主体强化学习（MARL）论文集 多智能体强化学习是一个非常有趣的研究领域，它与单智能体RL、多智能体系统、博弈论、进化计算和优化理论有很强的联系。这是关于多智能体强化学习（MARL）研究和评论论文的一个集合，按时间排序。 欢迎任何建议和请求。这些参考文献的共享原则仅用于研究目的。如果有作者不希望在此处列出其论文，请随时与编者联系。 概述、教程及书籍 - Jakob N Foerster撰写的博士论文，《》，2018年。 - HM Schwartz著，2014年。 - Daan Bloembergen, Daniel Hennes, Michael Kaisers和Peter Vrancx撰写的文章，《》（ECML），2013年。 - Shoham Y与K. Leyton-Brown合著的《》，剑桥大学出版社，2008年。
     
  • 增强学习导论中文版 强化学习导论中文版 Reinforcement Learning An Introduction 中文版.
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    《强化学习导论》是由理查德·S·萨顿和安德烈·巴托合著的一本经典著作，本书的中文版为读者提供了深入理解强化学习理论与应用的重要途径。 《强化学习导论》（Reinforcement Learning: An Introduction）是一本介绍强化学习基础概念和技术的书籍。这本书为读者提供了关于如何通过奖励机制来训练智能体在环境中做出决策的知识，是研究者和实践者理解这一领域的重要资源之一。书中不仅涵盖了基本理论，还包含了最新的研究成果和发展趋势，适合各个层次的学习者阅读。