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FM3Q: Factorized Multi-Agent MiniMax Q-Learning for Two-Team Zero-Sum Markov Game | |
Guangzheng Hu; Yuanheng Zhu; Haoran Li; Dongbin Zhao | |
发表期刊 | IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence |
ISSN | 2471-285X |
2024-03-24 | |
页码 | 1-13 |
通讯作者 | Zhu, Yuanheng(yuanheng.zhu@ia.ac.cn) |
摘要 | Many real-world applications involve some agents |
关键词 | Games Q-learning Task analysis Optimization Convergence Training Nash equilibrium Multi-agent reinforcement learning minimax-Q learning two-team zero-sum Markov games |
DOI | 10.1109/TETCI.2024.3383454 |
关键词[WOS] | REINFORCEMENT ; LEVEL ; GO |
收录类别 | SCI |
语种 | 英语 |
资助项目 | National Natural Science foundation of China |
项目资助者 | National Natural Science foundation of China |
WOS研究方向 | Computer Science |
WOS类目 | Computer Science, Artificial Intelligence |
WOS记录号 | WOS:001205829000001 |
出版者 | IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC |
七大方向——子方向分类 | 强化与进化学习 |
国重实验室规划方向分类 | 多智能体决策 |
是否有论文关联数据集需要存交 | 否 |
引用统计 | |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/57215 |
专题 | 多模态人工智能系统全国重点实验室_深度强化学习 |
通讯作者 | Guangzheng Hu |
作者单位 | casia |
第一作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
通讯作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | Guangzheng Hu,Yuanheng Zhu,Haoran Li,et al. FM3Q: Factorized Multi-Agent MiniMax Q-Learning for Two-Team Zero-Sum Markov Game[J]. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence,2024:1-13. |
APA | Guangzheng Hu,Yuanheng Zhu,Haoran Li,&Dongbin Zhao.(2024).FM3Q: Factorized Multi-Agent MiniMax Q-Learning for Two-Team Zero-Sum Markov Game.IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence,1-13. |
MLA | Guangzheng Hu,et al."FM3Q: Factorized Multi-Agent MiniMax Q-Learning for Two-Team Zero-Sum Markov Game".IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence (2024):1-13. |
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文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
FM3Q_Factorized_Mult(2144KB) | 期刊论文 | 作者接受稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 |
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