2018年3月30日 · QMIX employs a network that estimates joint action-values as a complex non-linear combination of per-agent values that condition only on local observations. We …

We evaluate QMIX on a range of unit micromanagement tasks built in StarCraft II1. (Vinyals et al.,2017). Our exper-iments show that QMIX outperforms IQL and VDN, both in terms of …

QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning is a value-based method that can train decentralized policies in a centralized end-to-end fashion. …

本文介绍了 qmix，这是一种深度多智能体rl 方法，允许集中式学习分散式执行，并有效利用额外的状态信息。 QMIX 允许学习丰富的联合行动值函数，并可将其分解为每个智能体的行动值函数。

We evaluate QMIX on a challenging set of StarCraft II micromanagement tasks, and show that QMIX significantly outperforms existing value-based multi-agent reinforcement learning methods.

本文介绍了qmix，这是一种深度的多主体rl方法，它允许在集中设置中端到端学习分散策略，并有效利用额外的状态信息。qmix允许学习丰富的 联合动作值函数 ，该函数允许将易分解的分解 …

2024年8月21日 · 基于MADRL的单调价值函数分解（Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi- Agent Reinforcement Learning） QMIX 是一种用于 多智能体强化学习 的 算法， …

QMIX 是由 Rashid et al. (2018) 提出的，用于在多智能体集中式训练中学习基于全局状态信息的联合动作价值函数，并从集中式端到端框架中提取分布式执行策略。 QMIX 使用集中式神经网络 …

Our solution is QMIX, a novel value-based method that can train decen-tralised policies in a centralised end-to-end fash-ion. QMIX employs a network that estimates joint action-values as …

2021年1月17日 · 我们提供了一个小库，用于rl中的样本转移（名为trlib），包括重要性加权拟合q的实现-迭代（iwfqi）算法[1]以及有关如何重现...