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| 平行交通系统中的预测与控制关键技术研究 学位论文
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者: 戴星原
 Adobe PDF(14868Kb) |  收藏 | 浏览/下载：278/12 | 提交时间：2022/10/09
平行交通系统 交通预测 交通控制 深度学习 强化学习 |
| Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning with Hypergraph Convolution 会议论文
, Padua, Italy, 18-23 July 2022
作者: Yunpeng Bai; Chen Gong; Bin Zhang; Guoliang Fan; Xinwen Hou; Yu Liu
 Adobe PDF(8946Kb) | 收藏 | 浏览/下载：95/30 | 提交时间：2023/06/14 |
| 对抗场景中的智能体策略泛化研究 学位论文
工学硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者: 陈皓
Adobe PDF(13782Kb) | 收藏 | 浏览/下载：292/14 | 提交时间：2022/06/16
深度强化学习 多智能体 策略泛化 Ad-Hoc 协作 信用分配 |
| 基于关系网络的多智能体协同分层决策技术 学位论文
工程硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者: 张朋朋
Adobe PDF(9752Kb) | 收藏 | 浏览/下载：207/12 | 提交时间：2022/06/13
多智能体协同 关系网络 分层 热力图 可解释性 |
| 基于多智能体强化学习的大规模路网交通信号控制 学位论文
学术硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者: 陈筱语
Adobe PDF(23947Kb) | 收藏 | 浏览/下载：181/12 | 提交时间：2022/06/16
交通信号控制 马尔科夫决策过程 多智能体强化学习 联邦强化学习 |
| 对抗环境中基于值分解框架的多智能体协同算法研究 学位论文
工学硕士, 中科院自动化研究所: 中科院自动化研究所, 2022
作者: 杨光开
Adobe PDF(17847Kb) | 收藏 | 浏览/下载：217/7 | 提交时间：2022/06/13
多智能体协同，信用分配，贝叶斯超网络，部分可观测约束，贝叶斯神经网络 |
| 面向Ad-Hoc协作的局部观测重建方法 期刊论文
中国科学院大学学报, 2022, 页码: 1
作者: 陈皓; 杨立昆; 尹奇跃; 黄凯奇
Adobe PDF(1491Kb) | 收藏 | 浏览/下载：212/37 | 提交时间：2022/06/16
多智能体 深度强化学习 信用分配 Ad-Hoc协作 |
| Attention Enhanced Reinforcement Learning for Multi agent Cooperation 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2022, 页码: 15
作者: Pu, Zhiqiang; Wang, Huimu; Liu, Zhen; Yi, Jianqiang; Wu, Shiguang
Adobe PDF(2967Kb) | 收藏 | 浏览/下载：292/41 | 提交时间：2022/06/06
Training Reinforcement learning Games Scalability Task analysis Standards Optimization Attention mechanism deep reinforcement learning (DRL) graph convolutional networks multi agent systems |
| Multi-Agent Uncertainty Sharing for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning 会议论文
, 意大利, 2022-07
作者: Yang GK(杨光开); Chenhao(陈皓); Junge Zhang(张俊格); Qiyue Yin(尹奇跃); Kaiqi Huang(黄凯奇)
Adobe PDF(2924Kb) | 收藏 | 浏览/下载：229/49 | 提交时间：2022/07/12 |
| Efficient Exploration for Multi-Agent Reinforcement Learning via Transferable Successor Features 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, 卷号: 9, 期号: 9, 页码: 1673-1686
作者: Wenzhang Liu; Lu Dong; Dan Niu; Changyin Sun
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Knowledge transfer multi-agent systems reinforcement learning successor features |
