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Bio-Inspired MARL: BioMARL for Multi-Agent Reinforcement Learning

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简介：
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。

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  • 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。
     
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