Nchịkọta
Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) na-azụ ọtụtụ ndị ọrụ mmụta na-ekerịta gburugburu ebe obibi, nke ọ bụla na-emegharị omume ya ebe ndị ọzọ na-emegharịkwa. Ọ dị mkpa n'ihi na ọtụtụ nsogbu ndị dị n'ụwa - okporo ụzọ, ahịa, ìgwè nke robots - gụnyere ọtụtụ ndị na-eme mkpebi, ọ bụghị otu.
Multi-Agent Reinforcement Learning na-anọdụ na isi AI Toolkit. Mgbe ị ghọtara ya, isiokwu AI ndị ọzọ na-adị mfe ịtụle na atụnyere.
Ime miri emi
Na mmụta nkwado otu onye nnọchite anya, otu onye nnọchi anya na-amụta amụma site n'ịkwalite ụgwọ ọrụ na gburugburu ebe edobere. MARL na-agbakwụnye ndị ọrụ ndị ọzọ, nke ahụ na-agbanwekwa ihe niile: site n'echiche onye ọrụ ọ bụla, gburugburu ebe obibi adịghị adị n'ihi na ndị ọzọ na-agbanwe usoro iwu ha. Ndị nnọchi anya nwere ike imekọ ihe ọnụ (ịkekọrịta ụgwọ ọrụ otu, dị ka roboti na-egwu bọl), asọmpi (ego efu, dị ka poker ma ọ bụ ịchụpụ-nchụpụ), ma ọ bụ agwakọta. Ndị na-eme nchọpụta na-eji usoro ihe omume dịka egwuregwu Markov (egwuregwu stochastic) nke na-eme ka usoro mkpebi mkpebi Markov bụrụ otu onye. Nsonaazụ a ma ama gụnyere DeepMind's AlphaStar na-erute Grandmaster na StarCraft II na OpenAI Ndị otu Dota 2 ndị ọkachamara meriri ise, ha abụọ na-adabere na ọnụ ọgụgụ ndị ọrụ zụrụ azụ megide ibe ha site na egwuregwu onwe.
Nghọta nka nka
Isi ihe ịma aka bụ enweghị kwụ ọtọ: ka onye ọrụ ọ bụla na-emelite amụma ya, ndị ọzọ na-eche ebumnuche na-akpali akpali, yabụ mmụta nke enweghị onwe ya nwere ike ịghara ịgbakọta. Ndozi na-ewu ewu bụ ọzụzụ nke etinyere n'etiti ya na mkpochapụ nke enweghị isi (CTDE), nke algọridim dị ka MADDPG na QMIX na-eji. N'oge ọzụzụ, onye nkatọ na-ahụ nleba anya na omume ndị ọrụ niile iji gbakọọ gradients kwụsiri ike, mana na mbugharị onye ọrụ ọ bụla na-eji naanị ihe nleba anya mpaghara ya - na-ejikọta mmụta achikọtara na arụ ọrụ nwere onwe.
Ịmụta Nkwalite Mgbasa Ozi Multi-Agent
Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) na-azụ ọtụtụ ndị ọrụ mmụta na-ekerịta gburugburu ebe obibi, nke ọ bụla na-emegharị omume ya ebe ndị ọzọ na-emegharịkwa. Ọ dị mkpa n'ihi na ọtụtụ nsogbu ndị dị n'ụwa - okporo ụzọ, ahịa, ìgwè nke robots - gụnyere ọtụtụ ndị na-eme mkpebi, ọ bụghị otu. Multi-Agent Reinforcement Learning na-anọdụ na isi AI Toolkit. Mgbe ị ghọtara ya, isiokwu AI ndị ọzọ na-adị mfe ịtụle na atụnyere. Iji wuo nghọta miri emi, na-emeso Multi-Agent Reinforcement Learning dị ka ihe nlereanya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu akụkụ: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, ma kewaa ihe sistemụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, ndị otu siri ike na-eji Multi-Agent Reinforcement Learning na-ebu ụzọ mepụta ụdị echiche siri ike, wee mapụta ụdị ndị ahụ ka ọ bụrụ ezigbo mmachi mmepụta. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Ọ na-enyere gị aka ikewapụta nkwupụta ọrụ aka doro anya na asụsụ ahịa. N'otu oge ahụ, ndị otu dị iche iche nwere ike iji otu okwu dị iche iche, yabụ kọwapụta oke n'oge. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Ọ na-enyere gị aka ikewapụta nkwupụta ọrụ aka doro anya na asụsụ ahịa.
Ọ na-enyere gị aka ikewapụta nkwupụta ọrụ aka doro anya na asụsụ ahịa. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Ị nwere ike ịjụ ajụjụ mmejuputa iwu ka mma tupu itinye ego ma ọ bụ oge.
Ị nwere ike ịjụ ajụjụ mmejuputa iwu ka mma tupu itinye ego ma ọ bụ oge. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Ndị otu nwere nghọta na-eme ka ngwaahịa, amụma na mkpebi mmụta ka mma.
Ndị otu nwere nghọta na-eme ka ngwaahịa, amụma na mkpebi mmụta ka mma. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Na-ahazi ụgbọ mmiri nke robots ụlọ nkwakọba ihe ka ha na-ebugharị ngwugwu na-enweghị mgbakọ ma ọ bụ kpọchie n'ọnụ ụzọ
Njikwa mgbaama okporo ụzọ ebe nrụrụ aka ọ bụla bụ onye nnọchi anya na-amụta ibelata mkpọkọ obodo
Egwuregwu ọzụzụ AI dị ka OpenAI ise (Dota 2) na AlphaStar (StarCraft II) site na egwuregwu onwe ya n'etiti ọtụtụ ndị ọrụ.
Ijikwa ọnụahịa na nzaghachi chọrọ n'etiti batrị na ụlọ na-ekesa na grid ọkụ eletrik
Usoro mmejuputa
Multi-Agent Nkwalite mmụta na omume
Na-ahazi ụgbọ mmiri nke robots ụlọ nkwakọba ihe ka ha na-ebugharị ngwugwu na-enweghị mgbakọ ma ọ bụ kpọchie n'ọnụ ụzọ.
Na-ahazi ụgbọ mmiri nke ụlọ nkwakọba ihe ka ha na-ebugharị ngwugwu na-enweghị mgba ma ọ bụ na-egbu egbu na aisles Otu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ si abawanye maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie n'oge.
Multi-Agent Nkwalite mmụta na omume
Njikwa mgbaama okporo ụzọ ebe nrụrụ aka ọ bụla bụ onye nnọchi anya na-amụta ibelata mkpọkọ obodo.
Njikwa mgbaama okporo ụzọ ebe nrụrụ aka ọ bụla bụ onye nnọchi anya na-amụta iji belata mkpọkọ obodo niile Otu egwuregwu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edobe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na-aga n'ihu oge.
Multi-Agent Nkwalite mmụta na omume
Egwuregwu ọzụzụ AI dị ka OpenAI ise (Dota 2) na AlphaStar (StarCraft II) site na egwuregwu onwe ya n'etiti ọtụtụ ndị ọrụ.
Egwuregwu ọzụzụ AI dị ka OpenAI ise (Dota 2) na AlphaStar (StarCraft II) site na egwuregwu onwe onye n'etiti ọtụtụ ndị nnọchi anya Otu egwuregwu na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ọnụ ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na oge.
Multi-Agent Nkwalite mmụta na omume
Ijikwa ọnụahịa na nzaghachi chọrọ n'etiti batrị na ụlọ na-ekesa na grid ọkụ eletrik.
Ijikwa ọnụ ahịa na nzaghachi chọrọ n'etiti batrị na ụlọ na-ekesa na igwe eletriki eletriki smart Otu na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edobe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie n'ime oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Otu dị iche iche nwere ike iji otu okwu ahụ mee ihe n'ụzọ dị iche, yabụ kọwapụta oge n'oge.
Ihe nrịbama nwere ike ịdị ike ebe arụmọrụ ụwa na-adaghị adaba.
Ileghara ogo data na atụmatụ nyocha anya na-ebutekarị nsonaazụ na-adịghị mma.
Map mmejuputa
Malite na nkọwa asụsụ dị larịị nke nsonaazụ ịchọrọ.
Malite na nkọwa asụsụ dị larịị nke nsonaazụ ịchọrọ. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Họrọ otu metrik ịga nke ọma na otu ọnọdụ ọdịda tupu nnwale.
Họrọ otu metrik ịga nke ọma na otu ọnọdụ ọdịda tupu nnwale. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Gbaa obere onye na-anya ụgbọ elu nwere data nnọchite anya, ọ bụghị ihe ngosi ngosi na-egbu maramara.
Gbaa obere onye na-anya ụgbọ elu nwere data nnọchite anya, ọ bụghị ihe ngosi ngosi na-egbu maramara. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Detuo ebe mmụta mmụta nkwado ọtụtụ ndị nnọchite anya na-enyere aka yana ebe ụzọ ndị dị mfe dị mma.
Detuo ebe mmụta mmụta nkwado ọtụtụ ndị nnọchite anya na-enyere aka yana ebe ụzọ ndị dị mfe dị mma. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.