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- | memento-Learning-multi-agent-state-space-representations | + | =====Learning multi-agent state space representations===== |
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+ | ==== Définitions ==== | ||
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+ | Feed forward neural network : Réseau de neurone dans lequel il n'y a pas de boucle. | ||
+ | CQ-Learning | ||
+ | ==== Quelques informations ==== | ||
+ | |||
+ | Markov game -> Système | ||
+ | |||
+ | Une variante consiste à donner une récompense commune aux agents. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | Comment apprendre le bon moment auquel doivent se coordonnés les agents ? Quelques ressources dispo : | ||
+ | * Kok & Vlassis, Utile coordination : Learning indepedenies among cooperative agents. | ||
+ | * Spaan & Melo IDMG | ||
+ | |||
+ | Détails sur l'IDMG : | ||
+ | * Interaction Driven Markov Game | ||
+ | * Les agents peuvent connaitre la position des autres par la communication ou en les détectant avec les capteurs | ||
+ | * Plus de détails sur l' | ||
+ | |||
+ | Learning Coordination States : | ||
+ | * Identification des états dans lequel un agent devrait prendre en compte les autres agents quand il choisi une action et qu'il y a besoin de coordination sur celle-ci avec un autre agent. | ||
+ | |||
+ | ==== CQ-Learning ==== | ||
+ | |||
+ | En partant du principe que les agents ont une politique optimale ainsi qu'une récompense associée à chaque tuple <état, action> | ||
+ | |||
+ | Les agents ont deux ensembles d' | ||
+ | |||
+ | L' | ||
+ | * L' | ||
+ | | ||
+ | - Recherche de la cause du changement | ||
+ | - Paire <état, action> marquée comme " | ||
+ | - Ajout de l' | ||
+ | - Les <états, action> qui n'ont pas provoqués la collision sont marqué comme " | ||
+ | | ||
+ | |||
+ | A chaque fois qu'un état est marqué, l' | ||
+ | Si c'est le cas l' | ||
+ | |||
+ | {{: | ||
+ | |||
+ | Sinon pas d' | ||
+ | |||
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