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memento-learning-multi-agent-state-space-representations

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-memento-Learning-multi-agent-state-space-representations+=====Learning multi-agent state space representations===== 
 + 
 +==== Définitions ==== 
 + 
 +Feed forward neural network : Réseau de neurone dans lequel il n'y a pas de boucle. 
 +CQ-Learning : Coordination QLearning 
 +==== Quelques informations ==== 
 + 
 +Markov game -> Système multi-agent avec plusieurs sets d'actions, la proba de transition dépend de s, a et s', récompense unique à chaque agent et une transition. 
 + 
 +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'article de Spaan & Melo... 
 + 
 +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'états, un classique qui répertorie tous les états (hors joint) et un "joint" qui répertorie les états qui sont en collisions avec d'autres agents. C'est à dire accessibles par deux agents ou plus. 
 + 
 +L'algorithme utilise alors test de Student pour détecter des changements dans la valeur d'une récompense sur un <état, action> ciblé. Deux situations peuvent arriver : 
 +   * L'algorithme détecte un changement, s'en suivent alors les étapes suivantes :  
 +      Marquage de l'état 
 +      - Recherche de la cause du changement 
 +      - Paire <état, action> marquée comme "dangereuse" 
 +      - Ajout de l'état à l'ensemble d'états "joint" de l'agent 
 +      - Les <états, action> qui n'ont pas provoqués la collision sont marqué comme "safe" 
 +    L'algorithme ne détecte aucun changement, aucune instruction n'a lieu 
 + 
 +A chaque fois qu'un état est marqué, l'algorithme regarde si c'est un état joint dans lequel il faut prendre en considération les autres agents. 
 +Si c'est le cas l'actualsisation de QjValeur de l'état sera effectué avec la formule : 
 + 
 +{{:capture.png?400|}} 
 + 
 +Sinon pas d'actualisation. 
 + 
 + 
 + 
memento-learning-multi-agent-state-space-representations.1740414557.txt.gz · Last modified: 2025/02/24 17:29 by 47.128.43.225