MultiAgentPathFinding MultiAgentPathFinding存储库的目的是使用灵活的环境选项（例如度量标准类型和可能的移动方向）创建不同路径规划算法的实现。 该项目是在HSE计算机科学学院的第二年完成的。 在Linux和Mac上构建 您可以选择“调试”或“发布”版本。 cd MultiAgentPathFinding/Build/Release cmake ../../ -DCMAKE_BUILD_TYPE= " Release " make make install 运行使用： cd ../../Bin/{Debug | Release}/ Dmitriy_

python中的多代理路径规划 介绍 该存储库由Python中一些多主体路径规划算法的实现组成。 当前实现了以下算法： 依存关系 通过运行安装必要的依赖项。 pip3 install -r requirements.txt 集中式解决方案 在这些方法中，中央计划者有责任向机器人提供计划。 优先的安全间隔路径规划 SIPP是一个本地计划者，在考虑环境中的静态和动态障碍后，可以使用该计划生成无冲突的计划。 在多主体路径规划的情况下，环境中的其他主体被视为动态障碍。 执行 对于SIPP多主体优先级计划，请运行： cd ./centralized/sipp python3 multi_sipp.py input.yaml output.yaml 结果 可视化生成的结果 python3 visualize_sipp.py input.yaml output.yaml 录制视频 python3 v

公用池资源系统中的深度多主体强化学习 中的论文中的实验源代码。 该论文已被接受并发表在IEEE CEC 2019上。 介绍 在复杂的社会生态系统中，具有不同目标的多个代理机构采取的行动会影响系统的长期动态。 共同资产池是此类系统的子集，在这些系统中，财产权通常定义不清，先验性未知，因此造成了社会困境，这是众所周知的公地悲剧反映出来的。 在本文中，我们研究了在公共资源池系统的多主体设置中进行深度强化学习的功效。 我们使用了系统的抽象数学模型，表示为部分可观察到的一般和马尔可夫博弈。 在第一组实验中，独立主体使用具有离散动作空间的深度Q网络来指导决策。 但是，明显的缺点是显而易见的。 因此，在第二组实验中，具有连续状态和动作空间的深度确定性策略梯度学习模型指导了主体学习。 仿真结果表明，使用第二种深度学习模型时，代理商在可持续性和经济目标方面的表现均明显更好。 尽管代理商没有完全的预见力或对他

基于Multi-Agent协作的井下机器人智能搜救系统.pdf

本代码在matlab里编写，将多智能体思想和粒子群算法结合起来形成基于多智能体的粒子群算法，并将其运用在IEEE40节点店里负荷分配问题上，取得不错的效果

关于多智能体系统的IEEE经典论文，当然也很精美

这是MADDPG算法的原始论文。MADDPG算法是一种非常优秀的多智能体强化学习算法，感兴趣的可以下载下来看看

Distributed Optimization for Continuous-Time Multi-Agent Systems with External Disturbance and Discrete-Time Communication

Chapter I: Adaptation and Congestion in a Multi-Agent System to Analyse Empirical Traffic Problems Chapter II: A Multi-Agent Modeling Approach to Simulate Dynamic Activity-Travel Patterns Chapter III: MATSim-T: Architecture and Simulation Times Chapter IV: TRASS: A Multi-Purpose Agent-Based Simulation Framework for Complex Traffic Simulation Applications Chapter V: Applying Situated Agents to Microscopic Traffic Modelling Chapter VI: Fundamentals of Pedestrian and Evacuation Dynamics Chapter VII:“Social Potential” Models for Modeling Traffic and Transportation Chapter VIII: Towards Simulating Cognitive Agents in Public Transport Systems Chapter IX：An Unmanaged Intersection Protocol and ImprovedIntersection Safety for Autonomous Vehicles Chapter X：Valuation-Aware Traffic Control: The Notion and the Issues Chapter XI：Learning Agents for Collaborative Driving Chapter XII：Traffic Congestion Management as a Learning Agent Coordination Problem Chapter XIII：Exploring the Potential of Multiagent Learning for Autonomous Intersection Control Chapter XIV：New Approach to Smooth Traffic Flow with Route Information Sharing Multiagent Learning on Traffic：Lights Control: Effects of Using Shared Information Chapter XVI：The Merit of Agents in Freight Transport Chapter XVII Analyzing Transactions Costs in Transport Corridors Using Multi Agent-Based Simulation Chapter XVIII：A Multi-Agent Simulation of Collaborative Air Traffic Flow Management

请先看完我的吃豆人游戏的博客，再决定是否要下载 https://blog.csdn.net/weixin_45771864/article/details/117004460