人工智人-家居设计-基于Multi-Agent的智能电子商务系统研究.pdf

提出了一种多主体疏散模型，以模拟体育场内有无障碍物的行人疏散过程。作者给出了一种多主体个体决策框架，其中每个行人（称为主体）的行动方向受主体到出口的距离以及主体视野内乘员数量和密度的影响。与现有结果不同，作者将体育场内的所有行人分为四类：青年男性，青年女性，老年男性和老年女性。在疏散过程中，影响每类代理之间的个体决策的权重是不同的。在仿真中，作者介绍了疏散过程中障碍物，人群分布和出口位置的影响。仿真结果表明，所提出的模型能够准确再现体育场内的实际疏散过程。因此，该方法可能对评估公共建筑设计很有用。

MADDPG算法论文讲解

健身房 基于OpenAI Gym的多代理环境的集合。 安装 使用PyPI： pip install ma-gym 直接从来源： git clone https://github.com/koulanurag/ma-gym.git cd ma-gym pip install -e . 参考： 如果您想引用它，请使用此bibtex： @misc{magym, author = {Koul, Anurag}, title = {ma-gym: Collection of multi-agent environments based on OpenAI gym.}, year = {2019}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublish

Minghui Zhu和Sonia Martínez关于多智能体系统分布式优化方面的经典教材。

结合带钢连续轧制过程控制系统的特点,提出基于多智能体理论的控制方法。将多智能体理论应用于连续轧 制过程的控制之中,给出了基于多智能体轧制过程的控制系统架构,并对多智能体控制系统的划分机制、协调机制和模 型结构等关键问题进行了分析和研究,提出一套基于多智能体的带钢连续轧制过程控制系统的全新控制结构。该系统 有利于建立轧制流程的广义集成模型,消除控制系统之间的耦合关系,实现连续轧制生产的高度自动化和智能化。

本文着重研究高阶非线性多智能体系统的自适应自适应模糊控制。 通信网络是具有固定拓扑的无向图。 每个代理由高阶积分器建模，该积分器具有未知的非线性动力学和未知的干扰。 在backstepping框架下，为每个代理设计了一个鲁棒的自适应模糊控制器，以使所有代理最终达成共识。 而且，从每个代理程序的控制器设计仅需要其自身及其邻居之间的相对状态信息的意义上说，这些控制器是分布式的。 一个四阶仿真实例证明了该算法的有效性。

多主体强化学习（MARL） 使用rllab通过量化在不同环境中执行的多个代理的随机梯度来开发强化学习。 实验室 rllab是用于开发和评估强化学习算法的框架。 它包括各种各样的连续控制任务以及以下算法的实现： rllab与完全兼容。 有关说明和示例，请参见。 rllab仅正式支持Python 3.5+。 对于坐在Python 2上的rllab的旧快照，请使用。 rllab支持在EC2集群上运行强化学习实验以及用于可视化结果的工具。 有关详细信息，请参见。 主要模块使用作为基础框架，并且我们在下支持TensorFlow。 文献资料 在线提供了文档： https : //rllab.readthedocs.org/en/latest/ 。 引用rllab 如果您使用rllab进行学术研究，强烈建议您引用以下文章： 严端，陈曦，赖因·豪特霍夫特，约翰·舒尔曼，彼得·阿比尔。 “对

多主体路径规划 该代码包含我在法国国家计算机科学研究院@Inria担任机器学习实习生六个月的工作。 我工作的主要思想是开发一种由Graph Neural Networks支持并与Deep Reinforcement Learning算法融合的机器学习模型，以构建可推广到不同网络拓扑结构的多主体路径规划算法，同时保持快速的通信和有效的收敛。 我们使用CoppeliaSim作为模拟器来查看算法在移动机器人上的性能。 所有代码都是用Python3编写的，并且我们使用Ros2-Interface与CoppeliaSim进行通信。 先决条件 在使用main.py代码之前，请确保已安装以下组件： NumPy 大熊猫 ROS2 科佩利亚·西姆（CoppeliaSim） ROS2-接口 CoppeliaSim中的仿真 我们在CoppeliaSim的两个bubblerob上测试了我们的算法，但

matlab心线代码多代理导航 多个代理的导航。 该项目是本文的一个实施。 它是用Matlab编写的。 目标 该项目的目标是在给定n个代理的情况下，每个代理的当前位置，目标位置和K个最近邻的当前速度为每个代理找到合适的速度（线性和角度），以实现零碰撞。 代码文件 VOR_RUN_V01.m类型（主要），项目的主要文件创建并执行每个方案，计算步骤执行时间以及是否发生任何冲突。 变量ΕΧ（第33行）选择方案，nx是代理总数。 RobotClass.m类型（类），该类的每个对象代表一个代理，其中包含诸如速度当前位置或大小之类的信息。 Square.m类型（类），该类的每个对象都代表一个正方形障碍 Cone.m类型（类），每个对象代表一个圆锥体RVO_AB。 execute_one_step.m类型（函数），这是我们实现调用所有适当函数的“心脏”，以便为所有代理更新速度dt一步。 rand_cir.m类型（函数），返回一个圆内的N个均匀采样点。 circle_sampling.m类型（独立程序），用于调试以证明圆的随机均匀采样正确工作。 cone_test.m类型（独立程序），用于调试目的，以