2201_75533333 2024-11-07 02:38 采纳率: 0%
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多智能体决策——relevant experience learning

有人对多智能体任务决策的:relevant experience learning 有了解么 目前只查到两篇文章 但是其中有些概念不是很懂 求指教

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  • 月下独码 Java领域新星创作者 2024-11-08 14:51
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    多智能体决策中的相关经验学习(relevant experience learning)是一个比较复杂且前沿的领域。

    一、在机器学习和人工智能背景下的多智能体决策

    1. 基本概念
      • 在多智能体系统中,每个智能体都有自己的决策过程。相关经验学习旨在让智能体能够从过去的经验或者其他相关智能体的经验中学习,以做出更好的决策。例如,在一个多机器人的搜索救援任务中,一个机器人在某个区域搜索到幸存者的经验(如特定的环境特征、传感器读数等)可以被其他机器人学习,以提高整体的搜索效率。
      • 从机器学习的角度看,这涉及到对经验数据的收集、表示和学习算法的应用。智能体需要将其经验以某种数据结构进行表示,比如状态 - 动作 - 奖励(State - Action - Reward)三元组在强化学习中的应用。对于多智能体来说,这个表示可能更加复杂,因为还需要考虑其他智能体的状态和动作。
    2. 与目标跟踪的联系
      • 在目标跟踪场景中,多智能体可能需要协同工作。例如,在一个监控系统中,有多个摄像头(作为智能体)跟踪一个移动目标。相关经验学习可以帮助每个摄像头智能体根据其他摄像头的跟踪经验来调整自己的跟踪策略。
      • 如果一个摄像头在某个时刻因为遮挡丢失了目标,它可以参考其他摄像头之前遇到类似遮挡情况时的处理经验(如切换到不同的视角或者调整焦距等动作)来重新获取目标。

    二、可能遇到的难懂概念及解释

    1. 经验表示与共享机制
      • 在多智能体相关经验学习中,经验如何表示是一个关键问题。不同的智能体可能有不同的传感器和观察视角,所以需要一种统一的方式来表示经验以便于共享。例如,在自动驾驶的多车协同场景中,一辆车的经验可能包括其自身的速度、周围车辆的相对位置、道路状况等信息。这些信息需要被转化为一种通用的格式,如向量表示,才能被其他车辆理解和学习。
      • 共享机制则涉及到如何将经验在智能体之间传递。这可能涉及到网络通信协议、信息加密等技术方面的考虑,同时也要考虑到信息的及时性和准确性。例如,在一个分布式的传感器网络中,传感器节点(智能体)之间通过无线通信共享经验,但是受到通信带宽和延迟的限制。
    2. 信用分配问题
      • 当多个智能体共同参与一个任务时,如何确定每个智能体的经验对最终结果的贡献是信用分配问题。例如,在一个多智能体游戏场景中,如星际争霸这样的即时战略游戏,多个智能体(游戏中的单位或角色)共同作战。当取得胜利时,很难确定每个智能体的具体贡献,因为它们的行动是相互影响的。在相关经验学习中,准确的信用分配对于智能体学习正确的经验至关重要。如果不能合理分配信用,智能体可能会错误地学习到一些无效甚至有害的经验。

    如果你能告诉我你在那两篇文章中具体哪些概念不懂,我可以给出更有针对性的解释。

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