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NeuronsMAE: A Novel Multi-Agent Reinforcement Learning Environment for Cooperative and Competitive Multi-Robot Tasks 会议论文
, Queensland, Australia, 2023-6
作者:  Hu GZ(胡光政);  Li HR(李浩然);  Liu SS(刘莎莎);  Zhu YH(朱圆恒);  Zhao DB(赵冬斌)
Adobe PDF(2785Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：41/11  |  提交时间：2024/07/04
面向多机器人博弈的深度强化学习方法 学位论文
, 2024
作者:  胡光政
Adobe PDF(17740Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：44/0  |  提交时间：2024/07/04
多智能体深度强化学习  多机器人博弈  极小极大Q学习  值分解  最大熵  
FM3Q: Factorized Multi-Agent MiniMax Q-Learning for Two-Team Zero-Sum Markov Game 期刊论文
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2024, 页码: 1-13
作者:  Guangzheng Hu;  Yuanheng Zhu;  Haoran Li;  Dongbin Zhao
Adobe PDF(2144Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：52/11  |  提交时间：2024/06/05
Games  Q-learning  Task analysis  Optimization  Convergence  Training  Nash equilibrium  Multi-agent reinforcement learning  minimax-Q learning  two-team zero-sum Markov games  
Event-Triggered Communication Network With Limited-Bandwidth Constraint for Multi-Agent Reinforcement Learning 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2021, 页码: 13
作者:  Hu, Guangzheng;  Zhu, Yuanheng;  Zhao, Dongbin;  Zhao, Mengchen;  Hao, Jianye
Adobe PDF(4187Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：275/13  |  提交时间：2022/01/27
Bandwidth  Protocols  Reinforcement learning  Task analysis  Optimization  Communication networks  Multi-agent systems  Event trigger  limited bandwidth  multi-agent communication  multi-agent reinforcement learning (MARL)