该程序实现多个有界输入的智能体状态趋于一致;并绘制出多智能体状态图以及一致函数曲线
1
智能体仿真OPTIMAL CONSESNUS OF MULTIAGENT SYSTEMS USING REINFORCEMENT LEARNING APPROACH
2022-10-22 13:08:07 301KB 多智能体
1
实现多智能体状态观测器输出比例一致,动态方程已知,应用于电力系统
1
AI-奥林匹克·相扑比赛基于规则的智能体和基于强化学习的智能体解决方案,该方案训练出的智能体能进入对战排行榜前十。基于代码实现的规则,能进入排行榜前三。 1 手动提取特征(manual feature extraction) 2 重新封装环境 3 训练表现
2022-10-16 22:08:12 7.81MB 强化学习 AI-奥林匹克 相扑比赛 PPO
1
智能体平均一致性问题研究,刘杨,贾英民,本文主要针对平衡有向网络,研究多智能体的平均一致问题。我们讨论了以下五种情况的平均一致性:1) 定拓扑离散控制系统 2) 变拓扑离�
1
智能体系统是一种分布式计算技术,可用于解决各种领域的问题,包括机器人系统、分布式决策、交通控制和商业管理等。这是被高引用的综述论文,入门可以看看。
2022-09-13 15:35:22 427KB
1
针对5个多智能体编队的matlab代码仿真,里面有文档说明
2022-09-04 11:05:38 5KB matlab代码,多智能体,编队
1
介绍一下智能体的基本概念,然后开发了一个应用程序演示了利用智能体开发平台JADE来开发多智能体系统的过程。 是智能体开发入门很好的资料。
2022-09-02 17:29:29 281KB JADE Agent开发
1
基于Pytorch实现的深度强化学习DQN算法源代码,具有超详细的注释,已经在诸多项目中得到了实际应用。主要包含2个文件:(1)dqn.py,实现DQN只能体的结构、经验重放池、Q神经网络、学习方法等;(2)runner.py,使用dqn.py中的智能体与环境进行交互与学习,并最终学会仿真月球车着陆游戏。
2022-08-29 11:05:46 8KB 强化学习 DQN 智能体 月球车着陆
1