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| Tacit Commitments Emergence in Multi-agent Reinforcement Learning 会议论文
, New Delhi, India, 2023-7
作者: Liu BY(刘博寅) ; Zhiqiang Pu; Junlong Gao; Jianqiang Yi; Zhenyu Guo
 Adobe PDF(932Kb) |  收藏 | 浏览/下载：16/6 | 提交时间：2024/07/15 |
| Lazy Agents: A New Perspective on Solving Sparse Reward Problem in Multi-agent Reinforcement Learning 期刊
创刊日期: 2018,
主办者: Liu BY(刘博寅)
 Adobe PDF(5797Kb) | 收藏 | 浏览/下载：23/5 | 提交时间：2024/07/12 |
| Learning to Play Football from Sports Perspective: A Knowledge-embedded Deep Reinforcement Learning Framework 期刊论文
IEEE Transactions on Games, 2022, 页码: 12
作者: Liu BY(刘博寅)
Adobe PDF(2957Kb) | 收藏 | 浏览/下载：30/6 | 提交时间：2024/07/12 |
| QFuture: Learning Future Expectation Cognition in Multi-Agent Reinforcement Learning 期刊论文
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2024, 页码: 12
作者: Liu BY(刘博寅)
Adobe PDF(6675Kb) | 收藏 | 浏览/下载：20/2 | 提交时间：2024/07/12 |
| 基于深度强化学习的足球智能体球员策略方法研究 学位论文
, 2024
作者: 刘博寅
Adobe PDF(11380Kb) | 收藏 | 浏览/下载：46/0 | 提交时间：2024/07/12
足球 多智能体系统 深度强化学习 互信息 内在激励 预训练 |
| 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：33/9 | 提交时间：2024/07/04 |
| An Improved Minimax-Q Algorithm Based on Generalized Policy Iteration to Solve a Chaser-Invader Game 会议论文
, 线上, 2020-5
作者: Liu MS(刘民颂); Zhu YH(朱圆恒); Zhao DB(赵冬斌)
Adobe PDF(727Kb) | 收藏 | 浏览/下载：24/10 | 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：39/0 | 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 |
| Humor Detection System for MuSE 2023: Contextual Modeling, Pseudo Labelling, and Post-smoothing 会议论文
, 加拿大多伦多, 2023-11
作者: Xu MY(徐名宇); Chen S(陈顺); Lian Z(连政); Liu B(刘斌)
Adobe PDF(557Kb) | 收藏 | 浏览/下载：27/10 | 提交时间：2024/06/27 |
| Towards Zero-Shot Generalization: Mutual Information-Guided Hierarchical Multi-Agent Coordination 会议论文
, 日本, 2024-6
作者: Zhang Qingyang; Xu Bo
Adobe PDF(8862Kb) | 收藏 | 浏览/下载：21/7 | 提交时间：2024/06/25
强化学习，分层强化学习 |
