多智能体深度强化学习的若干关键科学问题

孙长银, 穆朝絮 - 自动化学报, 2020 - aas.net.cn
强化学习作为一种用于解决无模型序列决策问题的方法已经有数十年的历史,
但强化学习方法在处理高维变量问题时常常会面临巨大挑战. 近年来, 深度学习迅猛发展 …

[HTML][HTML] 基于深度强化学习的机器人运动控制研究进展

董豪, 杨静, 李少波, 王军, 段仲静 - 控制与决策, 2022 - kzyjc.alljournals.cn
复杂未知环境下智能感知与自动控制是目前机器人在控制领域的研究热点之一,
而新一代人工智能为其实现智能自动化赋予了可能. 近年来, 在高维连续状态-动作空间中 …

[PDF][PDF] Important scientific problems of multi-agent deep reinforcement learning

S Chang-Yin, M Chao-Xu - Acta Automatica Sinica, 2020 - aas.net.cn
Reinforcement learning has been used to solve sequence decision problems without
models for decades. However, it often faces great challenges in dealing with high …

[PDF][PDF] 深度强化学习综述: 兼论计算机围棋的发展

赵冬斌, 邵坤, 朱圆恒, 李栋, 陈亚冉, 王海涛… - 控制理论与 …, 2016 - researchgate.net
深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合, 可以直接根据输入的图像
进行控制, 是一种更接近人类思维方式的人工智能方法. 自提出以来, 深度强化学习在理论和应用 …

[PDF][PDF] 深度强化学习进展: 从AlphaGo 到AlphaGo Zero

唐振韬, 邵坤, 赵冬斌, 朱圆恒 - 控制理论与应用, 2017 - researchgate.net
2016 年初, AlphaGo 战胜李世石成为人工智能的里程碑事件. 其核心技术深度强化学习受到
人们的广泛关注和研究, 取得了丰硕的理论和应用成果. 并进一步研发出算法形式更为简洁的 …

Knowledge transfer in multi-task deep reinforcement learning for continuous control

Z Xu, K Wu, Z Che, J Tang, J Ye - Advances in Neural …, 2020 - proceedings.neurips.cc
Abstract While Deep Reinforcement Learning (DRL) has emerged as a promising approach
to many complex tasks, it remains challenging to train a single DRL agent that is capable of …

Parallel reinforcement learning: A framework and case study

T Liu, B Tian, Y Ai, L Li, D Cao… - IEEE/CAA Journal of …, 2018 - ieeexplore.ieee.org
In this paper, a new machine learning framework is developed for complex system control,
called parallel reinforcement learning. To overcome data deficiency of current data-driven …

多Agent 深度强化学习综述

梁星星, 冯旸赫, 马扬, 程光权, 黄金才, 王琦, 周玉珍… - 自动化学报, 2020 - aas.net.cn
多Agent深度强化学习综述 E-mail Alert RSS 2.765 2022影响因子 (CJCR) 中文核心 EI 中国科技
核心 Scopus CSCD 英国科学文摘 首页 期刊介绍 1.基本信息 2.收录与获奖 3.近年指标 期刊在线 …

[引用][C] 多智能体深度强化学习研究综述

孙彧, 曹雷, 陈希亮, 徐志雄, 赖俊 - 计算机工程与应用, 2020

[引用][C] 基于知识的深度强化学习研究综述

李晨溪, 曹雷, 张永亮, 陈希亮, 周宇欢, 段理文 - 系统工程与电子技术, 2017