Exploration and value function factorisation in single and multi-agent reinforcement learning
<p>The ability to learn from data is crucial in developing satisfactory solutions to many complex problems. In particular, in the design of intelligent agents that exist and interact with a complex environment in the pursuit of some goal. In this thesis we investigate some bottlenecks that can...
প্রধান লেখক: | Rashid, T |
---|---|
অন্যান্য লেখক: | Whiteson, S |
বিন্যাস: | গবেষণাপত্র |
ভাষা: | English |
প্রকাশিত: |
2021
|
বিষয়গুলি: |
অনুরূপ উপাদানগুলি
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
Monotonic value function factorisation for deep multi-agent reinforcement learning
অনুযায়ী: Rashid, T, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2020) -
QMIX: Monotonic value function factorisation for deep multi-agent reinforcement learning
অনুযায়ী: Rashid, T, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2018) -
Weighted QMIX: Expanding monotonic value function factorisation for deep multi−agent reinforcement learning
অনুযায়ী: Rashid, T, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2020) -
Rethinking Exploration and Experience Exploitation in Value-Based Multi-Agent Reinforcement Learning
অনুযায়ী: Anatolii Borzilov, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2025-01-01) -
Reinforcement Learning with Value Function Decomposition for Hierarchical Multi-Agent Consensus Control
অনুযায়ী: Xiaoxia Zhu
প্রকাশিত: (2024-09-01)