1.多智能体强化学习知乎mob6454cc70863a的技术博客多智能体强化学习知乎 系统简介 基于ROBO-MAS多智能体自主协同高频投影定位系统通过采用ROBO-MAS桌面型群体智能机器人,在小型实验场地内通过高频光电投影定位技术实现机器人位置感知和数据通讯,实现“开放式群体智能研究和多智能体自主协同”的研究目标。 系统为群体智能研究和多机器人任务协同研究搭建基础科研平台,系统完全https://blog.51cto.com/u_16099271/12897860

2.强化学习中的分层强化技术层次强化学习强化学习中的分层强化技术 1. 背景介绍 强化学习是机器学习的一个重要分支,它通过在与环境的交互过程中学习获得最优解决方案的方法,在众多人工智能领域都有广泛的应用,如游戏AI、机器人控制、自动驾驶等。然而,在复杂的环境中,强化学习算法通常需要大量的交互样本和长时间的训练才能收敛到最优策略。为了提高强化学习的https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/137638544

3.2020年媒体技术趋势报告:13大领域89项变革全输出这时,研究者将尝试应用分层强化学习(Hierarchical Reinforcement Learning)——能够发现高水准的行动,有条理地克服学习困难,最终以出乎人类意料的速度掌握新的任务。RL可以提升AI系统的“智能”,来使汽车能在非常规条件下自动驾驶,或者协助军用无人机实现之前尚未实现过的复杂动作。 https://36kr.com/p/5267903

4.万字长文总结如何解决"稀疏奖励(SparseReward)"下的强化学习具体的,利用数据改进 agent 学习的方法包括好奇心驱动(Curiosity Driven)、奖励重塑(Reward Shaping)、模仿学习(Imitation Learning)、课程学习(Curriculum Learning)等等。改进模型的方法主要是执行分层强化学习(Hierarchical Reinforcement Learning),使用多层次的结构分别学习不同层次的策略来提高模型解决复杂问题的能力,以及https://www.zhuanzhi.ai/document/7f6d15f412639a573254a0f80300779a

5.科学网—[转载]强化学习在资源优化领域的应用随着强化学习在围棋、游戏等序列化决策领域大放异彩、在多智能体协作等领域取得较好表现,它的一些优秀特性也得到了资源优化领域的关注。首先,基于强化学习的解决方案决策非常高效。虽然强化学习策略的训练非常耗时,但是这些训练工作可以离线进行,实际中只需要利用训练好的模型进行推理,因而在绝大部分情况下可以做到近似实时https://blog.sciencenet.cn/blog-3472670-1312677.html

6.清华大学交叉信息研究院赵行团队在离线强化学习能够超越专家性能、无需危险环境交互的特性,提出了HsO-VP框架,实现了纯粹基于离线数据的长程运动规划。框架通过变分自编码器(VAE)从离线演示中学习技能,解决自动驾驶中的长期规划问题。设计了双分支序列编码器,有效应对后验坍塌问题。为自动驾驶车辆规划提供了一种新的强化学习方法。 https://iiis.tsinghua.edu.cn/show-10550-1.html

7.翁源县政务服务数据管理局2023年法治政府建设年度报告采用分层学习、考试检验的方式深入学习贯彻习近平总书记重要讲话重要指示精神,深入贯彻落实党的二十大关于法治建设重大部署。一是抓住“关键少数”,充分发挥“头雁效应”。将党的二十大精神、习近平法治思想列入理论学习中心组学习内容。今年通过党组会、理论学习中心组学习法治政府建设相关知识7次。二是全体干部职工学。采取“https://www.wengyuan.gov.cn/zwgk/zwjgk/content/post_2577142.html

8.从搜索到智能客服:阿里开放强化学习技术演进与实践书籍机器之心近日,阿里开放了一本描述强化学习在实践中应用的书籍《强化学习在阿里的技术演进与业务创新》,这本书重点描述了阿里巴巴在推动强化学习输出产品及商业化的实践过程。例如在在搜索场景中对用户的浏览购买行为进行 MDP 建模、在推荐场景中使用深度强化学习与自适应在线学习帮助每?个用户迅速发现宝贝、在智能客服中赋予阿里https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-02-06-3

9.论文精读与思考:深度强化学习的组合优化研究进展组合优化“选择决策变量”与深度强化学习的“动作选择”很相似 优势:DRL“离线训练、在线决策”的特性可以解决组合优化中的“实时求解”问题 2.2 目前主要方法 2.2.1 基于DRL的端到端方法 具体方法介绍见第3章 定义:给定问题实例作为输入,利用训练好的深度神经网络直接输出问题的解。网络参数由DRL方法训练得到。 https://www.jianshu.com/p/3887528006d0

10.一文看懂什么是强化学习?(基本概念+应用嘲+主流算法)在线学习 VS 离线学习 详细请查看《强化学习方法汇总》 百度百科和维基百科 百度百科版本 强化学习(reinforcement learning),又称再励学习、评价学习,是一种重要的机器学习方法,在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。 但在传统的机器学习分类中没有提到过强化学习,而在连接主义学习中,把学习算法分为三种类型,https://easyai.tech/ai-definition/reinforcement-learning/

11.基于“滴滴KDD2018论文:基于强化学习技术的智能派单模型在Paper 中,作者将该问题建模成一个用于解决序列决策的强化学习问题,也就是MDP ( Markov Decision Process )问题。一个 MDP 问题可以用四个最基本的要素描述-状态空间,行为空间,奖励函数和状态转移矩阵。求解 MDP 问题就是给出智能体在某种状态下应该采取哪种动作,以最大化收益。在分单问题中,每个司机看做是独立https://www.infoq.cn/article/1x-QigwOCSqtTFl8RKps/

12.GitHubDeepDriving/DeepLearning5009.6 分层深度强化学习算法 306 9.7 深度记忆强化学习算法 306 9.8 多智能体深度强化学习算法 307 9.9 深度强化学习算法小结 307 第十章 迁移学习 309 10.1 什么是迁移学习? 309 10.2 什么是多任务学习? 309 10.3 多任务学习有什么意义? 309 10.4 什么是端到端的深度学习? 311 https://github.com/DeepDriving/DeepLearning-500-questions

13.AAAI2023工业应用领域内,人工智能研究的最新学术成果本工作关注了两个领域的结合方向,即首先通过离线的方法进行预训练,然后在进行在线学习。研究员们提供了结合这两类方法的一种简单策略:通过对离线数据和在线数据进行区分,在学习的时候采取不同的更新策略来更大限度地提高学习效率。本方法能够便利地应用于当前流行的离线强化学习方法。 https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/aaai-2023-industrial-applicable-ai

14.未来智能空战发展综述文献[56-57]提出了启发式思想与强化学习相结合的思路,将专家知识作为启发信号,通过强化学习进行先验知识以外的探索,实现了空战策略启发式探索和随机式探索结合的效果。文献[58]解决了多智能体空战的决策问题,提出了多智能体分层策略梯度算法,通过自博弈对抗学习使智能体涌现出专家级的空战战术策略(如图5所示);此外,还https://www.fx361.com/page/2021/1021/11687486.shtml

15.离线强化学习因此,离线强化学习(offline reinforcement learning)的目标是,在智能体不和环境交互的情况下,仅从已经收集好的确定的数据集中,通过强化学习算法得到比较好的策略。离线强化学习和在线策略算法、离线策略算法的区别如图 18-1 所示。图18-1 离线强化学习和在线策略算法、离线策略算法的区别https://hrl.boyuai.com/chapter/3/%E7%A6%BB%E7%BA%BF%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0/