MARL-Papers: 一份多主体强化学习（MARL）论文汇编。

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简介：
多智能体强化学习（MARL）领域的学术论文汇集，该领域的研究具有极高的趣味性，并且与单智能体强化学习、多智能体系统、博弈论、进化计算以及优化理论之间存在着密切的关联。本文汇集了关于多智能体强化学习（MARL）的研究和评论性论文，内容按照发布时间进行排列。诚挚欢迎各位读者提出宝贵的建议和进一步的请求。这些参考文献的共享协议仅为学术研究目的而设立。若任何作者不希望在此处列出其相关论文，请随时通过Lantao联系（电子邮件：lantaoyu [AT] hotmail.com）。此外，本文还包含了Jakob N Foerster撰写的《》，发表于2018年，作为博士论文；Schwartz的著作，发表于2014年；以及Daan Bloembergen、Daniel Hennes、Michael Kaisers和Peter Vrancx在ECML会议上发表的论文（2013年）。同时，本文也引用了Shoham Y和K. Brown的著作《》，由剑桥大学出版社于2008年出版。最后，还包括张开庆和杨卓然撰写的评论性论文。

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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。

PredatorPrey: 用于Unity中多主体强化学习(MARL)的框架

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PredatorPrey是一款专为Unity设计的多智能体强化学习框架，旨在促进复杂环境下的MARL研究与应用开发。当前可用的多主体强化学习（MARL）模型包括QMIX和COMA。使用Unity进行多主体强化学习提供了一个基于Unity的框架，并通过ML-Agent实现。此框架旨在帮助需要在Unity中创建MARL环境的人们。为了安装必要的软件包，请输入以下命令，它会自动完成安装： ``` pip install -r requirements.txt ``` 所需规范包括Python 3.6和Unity 3D版本2020.2.2f1。此外还需要Unity ML-Agent版本为ml-agents-release_12。对于PredatorPrey环境，请运行main.py文件，并在Unity中使用路径打开项目，该项目位于Unity_PredatorPrey目录下。PredatorPrey游戏的可执行文件可以在envs/PredatorPr找到。

RLCO-Papers：结合组合学习的强化学习文献汇编

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RLCO-Papers是一份整合了强化学习领域中涉及组合优化问题研究论文的文献集合，旨在促进该领域的知识共享与创新。 RLCO论文基于强化学习的组合优化（ RLCO ）是一个非常有趣的研究领域。组合优化问题包括：旅行商问题（ TSP ），单源最短路径（ SSP ），最小生成树（ MST ），车辆路径问题（ VRP ），定向运动问题，背包问题，最大独立集（ MIS ），最大切割（ MC ），最小顶点覆盖（ MVC ），整数线性规划（ ILP ）和图着色问题（ GCP ）。这些问题大多数是NP-hard或NP-complete。组合问题通常可以通过精确方法、启发式方法如遗传算法、模拟退火等来解决。近年来，出现了一些基于学习的更优求解器。这是RLCO的研究与应用论文集。论文按时间和类别分类，并包含一些相关的监督学习文献作为参考。这些参考资料仅用于研究目的分享和交流。

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。

主要介绍一些关于强化学习的论文

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本篇文章综述了若干前沿的强化学习研究论文，涵盖了算法创新、理论分析及实际应用等多个方面，旨在为相关领域的研究人员和实践者提供参考与启示。我下载了最近几年关于多智能体强化学习的研究文献，并将其翻译成了中文。大家可以参考一下。

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

关于强化学习的论文

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本文探讨了强化学习的基本原理及其在解决复杂决策问题中的应用，分析了当前研究趋势与挑战，并提出了未来发展方向。强化学习是人工智能领域中的核心算法之一，它通过智能体与环境的交互来优化策略以最大化累积奖励。近年来，在游戏、机器人技术、自动驾驶汽车、自然语言处理以及资源调度等领域中取得了显著成果，使之成为研究热点。在探讨“强化学习论文”这一主题时，可以关注以下关键知识点： 1. **基本概念**：包括智能体（agent）、环境（environment）、动作（action）和奖励（reward），这些是构成强化学习模型的基本元素。通过执行动作并根据反馈调整策略来实现目标。 2. **Q-Learning算法**：这是最经典的强化学习方法之一，它依赖于更新一个Q值表以找到最优行动方案。每个状态-动作对的预期回报由相应的Q值表示。 3. **深度Q网络（DQN）**：该技术结合了深度学习与传统Q-learning的优点，解决了经验回放缓存和训练稳定性问题，在处理高维度数据时表现出色，并在Atari游戏上的成功展示了其潜力。 4. **策略梯度方法**：包括REINFORCE以及Actor-Critic算法等。这些直接优化策略函数的方法特别适用于连续动作空间的任务。 5. **异步优势演员评论家（A3C）算法**：通过多线程并行执行多个策略网络来加速学习过程，解决了传统强化学习中的梯度消失和延迟问题。 6. **基于模型的强化学习**：智能体尝试构建环境动态模型，并使用该模型进行规划或搜索最佳策略。例如Planning by Dynamic Programming (PDP)技术在这一领域非常有用。 7. **经验回放机制**：打破时间序列数据关联性，提高训练效率的关键组件，在DQN及其他后续算法中至关重要。 8. **近端策略优化（PPO）**：一种高效的强化学习方法，通过限制更新幅度来保持稳定性，并且在实践中表现出色和快速的学习速度。 9. **连续控制与机器人技术的应用**：如Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 和Twin Delayed DDPG (TD3)，这些算法解决了处理连续动作空间的挑战。 10. **迁移学习及多智能体强化学习**：探索如何将一个任务中学到的知识应用到其他相关或不相关的任务中，以及多个智能体间的协同与竞争机制。以上仅是众多研究方向的一小部分。随着深度神经网络和计算资源的进步，强化学习将继续推动人工智能技术的发展，并带来更多的创新成果及其实际应用场景的研究价值不容忽视。

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。

深度学习论文汇编.zip

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本资源包汇集了各类经典及最新的深度学习研究论文，涵盖图像识别、自然语言处理等领域，适合研究人员和学生参考学习。这里列出了100篇值得深入研究的深度学习论文，涵盖了DBN、DNN、RNN、DRNN以及one-shot Learning等多个领域的重要内容。这些文献对于理解深度学习领域的最新进展和技术细节非常有帮助。

强化学习方法汇总.zip

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本资料汇集了各类经典及前沿的强化学习算法和技术，适用于研究与实践。涵盖从基础理论到高级应用多个方面，适合初学者和进阶者深入学习参考。本段落件夹包含强化学习方法的Python案例代码，Markov文件夹里是马尔科夫环境的编写——鸟儿找伴。