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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：30/4  |  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  
A Hierarchical Deep Reinforcement Learning Framework for 6-DOF UCAV Air-to-Air Combat 期刊论文
IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems, 2023, 页码: DOI: 10.1109/TSMC.2023.3270444
作者:  Jiajun Chai;  Wenzhang Chen;  Yuanheng Zhu;  Zong-xin Yao,;  Dongbin Zhao
Adobe PDF(9249Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：279/121  |  提交时间：2023/04/26
Vision-based control in the open racing car simulator with deep and reinforcement learning 期刊论文
Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 2019, 页码: doi={10.1007/s12652-019-01503-y}
作者:  Yuanheng Zhu;  Dongbin Zhao
Adobe PDF(2210Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：60/15  |  提交时间：2023/04/26
Empirical Policy Optimization for n-Player Markov Games 期刊论文
IEEE Transactions on Cybernetics, 2022, 页码: doi={10.1109/TCYB.2022.3179775}
作者:  Yuanheng Zhu;  Weifan Li;  Mengchen Zhao;  Jianye Hao;  Dongbin Zhao
Adobe PDF(1739Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：108/43  |  提交时间：2023/04/26
Online Minimax Q Network Learning for Two-Player Zero-Sum Markov Games 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2022, 卷号: 33, 期号: 3, 页码: 1228-1241
作者:  Zhu, Yuanheng;  Zhao, Dongbin
Adobe PDF(2838Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：238/7  |  提交时间：2022/06/10
Games  Nash equilibrium  Mathematical model  Markov processes  Convergence  Dynamic programming  Training  Deep reinforcement learning (DRL)  generalized policy iteration (GPI)  Markov game (MG)  Nash equilibrium  Q network  zero sum  
深度强化学习进展: 从 AlphaGo 到 AlphaGo Zero 期刊论文
控 制 理 论 与 应 用, 2017, 卷号: 34, 期号: 12, 页码: 1529-1546
作者:  唐振韬;  邵 坤;  赵冬斌;  朱圆恒
Adobe PDF(8232Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：271/42  |  提交时间：2021/07/05
深度强化学习  AlphaGo Zero  深度学习  强化学习  人工智能  
Invariant Adaptive Dynamic Programming for Discrete-Time Optimal Control 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN CYBERNETICS-SYSTEMS, 2020, 卷号: 50, 期号: 11, 页码: 3959-3971
作者:  Zhu, Yuanheng;  Zhao, Dongbin;  He, Haibo
Adobe PDF(2079Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：204/14  |  提交时间：2021/01/07
Optimal control  Discrete-time systems  Heuristic algorithms  Dynamic programming  Convergence  Artificial intelligence  Nonlinear systems  Adaptive dynamic programming  discrete-time systems  invariant admissibility  optimal control  policy iteration  sum of squares  
StarCraft Micromanagement With Reinforcement Learning and Curriculum Transfer Learning 期刊论文
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2019, 卷号: 3, 期号: 1, 页码: 73-84
作者:  Kun Shao;  Yuanheng Zhu;  Dongbin Zhao
浏览  |  Adobe PDF(4125Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：360/135  |  提交时间：2019/04/22
Reinforcement Learning, Transfer Learning, Curriculum Learning, Neural Network, Game Ai  
深度强化学习综述：兼论计算机围棋的发展 期刊论文
控制理论与应用, 2016, 卷号: 33, 期号: 6, 页码: 701-717
作者:  赵冬斌;  邵坤;  朱圆恒;  李栋;  陈亚冉;  王海涛;  刘德荣;  周彤;  王成红
浏览  |  Adobe PDF(2816Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：1795/656  |  提交时间：2017/09/13
深度强化学习  初弈号  深度学习  强化学习  人工智能