2024aaai 多智能体
时间: 2024-12-29 09:21:54 浏览: 66
### 关于2024年AAAI会议中多智能体系统主题的研究方向
在探讨2024年AAAI会议上可能涉及的多智能体系统(Multi-Agent Systems, MAS)研究领域时,可以预期该会议将继续关注MAS中的前沿课题和发展趋势。近年来,随着机器学习特别是深度学习技术的进步,MAS与这些先进技术相结合的应用成为热点。
#### 对抗性强化学习应用于市场机制设计
对抗性强化学习(Adversarial Reinforcement Learning, ARL)作为一种新兴方法,在处理不确定性和复杂环境方面展现出巨大潜力[^1]。ARL不仅限于金融市场的应用案例,还可以扩展到其他需要策略互动和竞争合作并存的情境下,比如网络安全、交通管理等领域。
#### 多机器人协作任务规划
针对多个移动实体之间的协调工作,利用增强学习框架来优化群体行为模式是一个重要议题[^2]。这涉及到如何让不同类型的机器人能够有效地沟通交流,并共同完成特定目标;同时也涵盖了对于动态环境中突发事件响应能力的要求。
#### 社会计算和社会网络分析
另一个值得关注的方向是如何借助MAS理论模型去理解和模拟人类社会结构及其演变规律。此类研究往往依赖大规模数据集的支持以及高效的算法实现,旨在揭示个体间关系形成背后隐藏的动力学原理。
```python
# 示例代码展示了一个简单的基于Q-learning的多智能体交互仿真函数
def simulate_multi_agent_interaction(agent_list):
rewards = []
for agent in agent_list:
state = initialize_state()
while not is_terminal(state):
action = choose_action_based_on_policy(agent.policy, state)
next_state, reward = take_action_and_get_result(action)
update_q_value(agent.q_table, state, action, reward, next_state)
state = next_state
rewards.append(reward)
return sum(rewards)/len(rewards)
```
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