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Multiple-UAV-Cooperative-Algorithms-Based-on-Multiagent-Reinforcement-Learning...

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简介：
本研究基于多智能体强化学习提出了一种新颖的算法，用于优化多无人机系统的协同作业，提高任务执行效率和团队协作能力。 我们开发了一种用于多无人机对抗任务的多主体强化学习算法，并构建了一个模拟战斗场景的多智能体对抗环境。为了处理这一问题，我们采用了两种类型的MARL（Multi-Agent Reinforcement Learning）算法：一种是从经典的深度Q网络扩展而来的MADQN（Multi-Agent Deep Q-Network），另一种是基于最新研究成果发展出来的MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）。通过比较这两种方法在初始对抗情况下的表现，我们发现MADDPG的性能更优。随后，以MADDPG为基础，提出并验证了三种有效的训练技术：场景转移训练、自学训练和规则耦合训练。 具体而言，在规则耦合中，红色特工（代表主动进攻的一方）与随机移动的蓝色特工（代表被动防御或反应性行为的一方）进行对抗。通过自我比赛的方式，这两种类型的智能体都得到了进一步优化。

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  • Multiple-UAV-Cooperative-Algorithms-Based-on-Multiagent-Reinforcement-Learning...
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    本研究基于多智能体强化学习提出了一种新颖的算法，用于优化多无人机系统的协同作业，提高任务执行效率和团队协作能力。 我们开发了一种用于多无人机对抗任务的多主体强化学习算法，并构建了一个模拟战斗场景的多智能体对抗环境。为了处理这一问题，我们采用了两种类型的MARL（Multi-Agent Reinforcement Learning）算法：一种是从经典的深度Q网络扩展而来的MADQN（Multi-Agent Deep Q-Network），另一种是基于最新研究成果发展出来的MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）。通过比较这两种方法在初始对抗情况下的表现，我们发现MADDPG的性能更优。随后，以MADDPG为基础，提出并验证了三种有效的训练技术：场景转移训练、自学训练和规则耦合训练。 具体而言，在规则耦合中，红色特工（代表主动进攻的一方）与随机移动的蓝色特工（代表被动防御或反应性行为的一方）进行对抗。通过自我比赛的方式，这两种类型的智能体都得到了进一步优化。
     
  • Reinforcement Learning Algorithms 入门资料
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    本入门资料为初学者提供了一条通往强化学习算法世界的捷径，涵盖了基础概念、关键技术及应用实例，帮助读者快速上手并深入理解该领域。 RLBook资料集锦包括《Reinforcement Learning: An Introduction》及其配套的算法资源《Algorithms for Reinforcement Learning》，适合强化学习入门者阅读并实践代码实例。这些材料既有中文版本也有英文版本，方便不同语言背景的学习者使用。
     
  • Deep Reinforcement Learning for Atari Pong using DQN Algorithm in PyTorch on OpenAI...
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    本研究运用PyTorch实现基于深度Q网络(DQN)算法的深度强化学习模型，成功应用于OpenAI环境下的Atari乒乓球游戏中，展示了在复杂游戏环境中自主学习的能力。 在Atari Pong游戏中应用深度强化学习算法的目的是评估深度Q网络（DQN）在OpenAI环境中对Pong游戏的效果与准确性，并测试该算法的各种改进版本，包括多步DQN、Double DQN 和 Dueling DQN。 从实验结果可以看出，在基本DQN的情况下，仅需大约110次游戏就能达到接近人类的准确度；而经过300场左右的游戏后，其表现则能达到非常高的水平。此项目中考虑的不同版本的改进型DQN显示出在效率和准确性方面的一些提升效果。 Atari 1600仿真器由OpenAI开发，可以用于59种不同的游戏来测试强化学习算法的效果。由于输入数据是当前帧（210x160x3）的RGB图像，并且处理这些图片所需计算量过大，因此将它们转化为灰度图进行简化。接下来的操作包括对图像进行下采样并裁剪至可播放区域大小为84x84x1。
     
  • Solving-VRPTW-with-Reinforcement-Learning
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    本文探讨了运用强化学习解决带时间窗口的车辆路由问题（VRPTW），提出了一种创新算法，以提高物流配送效率和降低成本。 解决VRPTW的强化学习方法涉及利用机器学习技术来优化车辆路径规划问题，在考虑时间窗口约束的情况下提高配送效率和服务质量。通过训练智能体在复杂的物流环境中做出最优决策，可以有效减少运输成本并提升客户满意度。这种方法为动态变化的实际应用场景提供了灵活且高效的解决方案。
     
  • Reinforcement Learning Toolbox User Guide_R2021a.pdf
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    这段文档是MathWorks公司发布的Reinforcement Learning Toolbox用户指南（R2021a版本），为用户提供详细的工具箱使用教程和示例，帮助学习强化学习算法的设计与实现。 Reinforcement Learning Toolbox Users Guide_R2021a.pdf 提供了关于如何使用 Reinforcement Learning Toolbox 的详细指南，包括安装步骤、工具箱的功能介绍以及示例代码的解释等内容。文档中还包含了一些教程和案例研究，帮助用户更好地理解和应用强化学习的概念和技术。
     
  • Reinforcement Learning with Optimal Control
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    本课程探讨强化学习与最优控制理论，涵盖马尔可夫决策过程、动态规划及函数近似等主题，旨在培养学生解决复杂系统优化问题的能力。 《强化学习与最优控制》；作者：Dimitri P. Bertsekas；出版社：MIT；出版日期：2018年12月14日；类型：教材草案。
     
  • Reinforcement Learning for Breakout Parameters
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    本文探讨了利用强化学习技术优化Breakout游戏参数的方法，通过调整算法参数提升智能体的游戏表现。 希望你们享受这段学习旅程！关于之前提到的参数问题，祝大家在学习过程中有所收获。
     
  • Learning Algorithms Through C
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    《Learning Algorithms Through C》是一本通过C语言编程学习算法原理与实现的教程，适合计算机科学学生及程序设计爱好者阅读。书中涵盖多种经典算法及其应用实例。 关于数据结构与算法的书籍有很多，其中一些还提供了有用的C函数库。《使用C掌握算法》这本书为你提供了一个理论背景与实际代码相结合的独特组合。书中通过解决日常编程任务的健壮解决方案来避免大多数经典数据结构和算法文本中的抽象风格，但仍能让你了解常见编程技术的目的和用法。 书中不仅包括了各种数据结构（如列表、栈、队列、集合、树、堆、优先级队列及图）及其有趣且实用的例子，还提供了对应的实现代码。Kyle Loudon以极其清晰的编程风格与写作风格展示了如何使用这些基本的数据结构，并解释了排序、搜索、数值分析、数据压缩、数据加密以及常见图问题和计算几何学算法。 书中详细描述了每种实施方法的相对效率，并且在压缩及加密章节中，不仅提供了合理高效的解决方案代码，还以易于理解的方式介绍了相关概念。任何具备C语言基本知识的人都可以使用这本书来提高自己的编程技能。为了提供可维护性和扩展性的代码，在适用的情况下会采用额外的抽象层次（如函数指针）。考虑到这些技术可能对某些程序员来说不熟悉，Loudon在介绍性章节中对此进行了清晰解释。 本书内容涵盖：指针、递归、算法分析、数据结构（列表、栈、队列、集合、哈希表、树、堆、优先级队列及图）、排序与搜索方法、数值法以及几何学等。