项目名称: 基于多智能体强化学习的多机器人系统研究

项目编号: No.60905054

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2010

项目学科: 金属学与金属工艺

项目作者: 段勇

作者单位: 沈阳工业大学

项目金额: 19万元

中文摘要: 多机器人系统的协调以及如何使群体机器人能够适应其任务环境的动态变化而自动地规划其任务处理行为一直是多机器人系统研究的主要问题,而强化学习方法能够使机器人在同环境的交互过程中学习决策能力和行为能力。基于此,本项目就以下内容展开研究工作:(1)研究强化学习状态空间量化方法,以解决强化学习的维数灾难问题;(2)研究利用函数逼近方法的非线性映射能力来实现强化学习的状态空间到动作空间的映射,以解决强化学习大规模、连续的状态空间和动作空间问题;(3)研究智能体预测方法和学习策略共享机制,以解决非马尔可夫过程的多智能体强化学习问题(4)研究强化学习在机器人足球比赛这种典型的多机器人系统中的应用,建立机器人足球决策系统的分级学习结构,使用研究的多智能体强化学习方法来实现各级任务的学习。因此,本项目的研究能够提高机器人的智能水平、自和学习能力,对实现多智能体之间的分工与协作有着重要的理论意义和实际价值。

中文关键词: 强化学习;多智能系统;机器人足球比赛;决策策略;

英文摘要:

英文关键词: Reinforcement learning;Multi-agent system;Robot soccer;Decision-making strategy;

成为VIP会员查看完整内容
44

相关内容

强化学习(RL)是机器学习的一个领域,与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关。除了监督学习和非监督学习外,强化学习是三种基本的机器学习范式之一。 强化学习与监督学习的不同之处在于,不需要呈现带标签的输入/输出对,也不需要显式纠正次优动作。相反,重点是在探索(未知领域)和利用(当前知识)之间找到平衡。 该环境通常以马尔可夫决策过程(MDP)的形式陈述,因为针对这种情况的许多强化学习算法都使用动态编程技术。经典动态规划方法和强化学习算法之间的主要区别在于,后者不假设MDP的确切数学模型,并且针对无法采用精确方法的大型MDP。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
【多智能体学习】DeepMind教程,231页PPT
专知会员服务
119+阅读 · 2022年3月25日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年9月25日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年7月20日
专知会员服务
58+阅读 · 2021年4月22日
专知会员服务
129+阅读 · 2021年2月17日
专知会员服务
29+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
82+阅读 · 2020年12月11日
【ICML2020】强化学习中基于模型的方法,279页ppt
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月26日
我的天,强化学习还能用在自动驾驶领域?
夕小瑶的卖萌屋
1+阅读 · 2022年3月24日
DeepMind提出强化学习新方法,可实现人机合作
基于自监督的可逆性强化学习方法
AI前线
4+阅读 · 2021年12月3日
多智能体强化学习(MARL)近年研究概览
PaperWeekly
35+阅读 · 2020年3月15日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Arxiv
24+阅读 · 2018年10月24日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月25日
小贴士
相关VIP内容
【多智能体学习】DeepMind教程,231页PPT
专知会员服务
119+阅读 · 2022年3月25日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年9月25日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年7月20日
专知会员服务
58+阅读 · 2021年4月22日
专知会员服务
129+阅读 · 2021年2月17日
专知会员服务
29+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
82+阅读 · 2020年12月11日
【ICML2020】强化学习中基于模型的方法,279页ppt
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月26日
相关资讯
我的天,强化学习还能用在自动驾驶领域?
夕小瑶的卖萌屋
1+阅读 · 2022年3月24日
DeepMind提出强化学习新方法,可实现人机合作
基于自监督的可逆性强化学习方法
AI前线
4+阅读 · 2021年12月3日
多智能体强化学习(MARL)近年研究概览
PaperWeekly
35+阅读 · 2020年3月15日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员