helena lopes e3OUQGT9bWU unsplash
helena lopes e3OUQGT9bWU unsplash

Tentang komunikasi dalam Pembelajaran Penguatan Multi-Agen

Posted on

Pada artikel ini, kita akan mengeksplorasi konsep komunikasi dalam Multi-Agent Reinforcement Learning (MARS), dan membahas berbagai aspek yang perlu dipertimbangkan ketika merancang infrastruktur komunikasi untuk ansambel agen pembelajaran. Kami akan fokus pada dua konsep utama: penyampaian pesan dan koordinasi.

Apa itu Pembelajaran Penguatan Multi-Agen dan Apa Aplikasinya?

Pembelajaran penguatan multi-agen (MART) adalah cabang pembelajaran mesin yang bertujuan untuk mempelajari perilaku kompleks dalam sistem multi-agen dengan memberi penghargaan kepada agen secara iteratif untuk mencapai tujuan yang diinginkan. Dengan kata lain, MART belajar bagaimana memaksimalkan imbalan jangka panjang yang diperolehnya dari interaksi di antara agen-agennya.

MART memiliki berbagai aplikasi, termasuk navigasi kendaraan otonom, manajemen sumber daya, dan manufaktur. Kemajuan terbaru di MART telah memungkinkan untuk menerapkan teknik untuk masalah skala besar, seperti mitigasi perubahan iklim.

Tiga Jenis Algoritma Pembelajaran Penguatan

Algoritma pembelajaran penguatan diklasifikasikan dalam tiga cara: perilaku, saraf, dan statistik. Algoritma pembelajaran penguatan perilaku menggunakan simulasi langsung dari perilaku manusia atau hewan sebagai input dan output dari algoritma. Algoritma pembelajaran penguatan saraf menggunakan output dari jaringan neuron sebagai input dan mencoba untuk mereproduksi perilaku jaringan itu. Algoritma pembelajaran penguatan statistik menggunakan teknik yang disebut pengambilan sampel Monte Carlo untuk memperkirakan perilaku agen.

Melatih Algoritma Pembelajaran Penguatan Multi-Agen

Algoritma pembelajaran penguatan multi-agen (MRL) adalah alat yang ampuh untuk mengajar agen untuk belajar secara mandiri. Namun, komunikasi yang efektif antara agen sangat penting untuk keberhasilan pelatihan. Dalam posting blog ini, kita akan membahas bagaimana kita melatih algoritma MRL menggunakan algoritma Q-learning yang populer.

Kita mulai dengan mendefinisikan masalah kita dan menyiapkan beberapa parameter dasar. Selanjutnya, kami menginisialisasi setiap agen dengan kebijakan acak dan memulai proses pembelajaran. Setelah beberapa waktu, agen telah berkumpul pada kebijakan optimal mereka dan kami siap untuk mengujinya pada contoh masalah. Hasil pengujian kami menunjukkan bahwa algoritma kami mampu menyelesaikan masalah dengan akurasi yang relatif baik.

Secara keseluruhan, posting blog ini telah menunjukkan cara mengoptimalkan algoritme MRL menggunakan Q-learning, dan seberapa efektif komunikasi antar agen sangat penting untuk kesuksesan.

Mengevaluasi Algoritma Pembelajaran Penguatan Multi-Agen

Dalam posting blog ini, kami akan mengevaluasi algoritma Pembelajaran Penguatan Multi-Agen. Algoritme akan digunakan untuk mempelajari cara memainkan game Go. Tujuan dari permainan ini adalah untuk menangkap sebanyak mungkin bagian dari pemain lain. Kami akan menggunakan data nyata dari permainan nyata antara pemain manusia untuk mengevaluasi algoritme kami. Ini akan membantu kami menentukan seberapa baik kinerjanya dan mengidentifikasi potensi masalah.

Kesimpulan

Komunikasi adalah salah satu aspek terpenting dalam hubungan apa pun. Ini tidak hanya penting untuk mengoordinasikan tugas dan berbagi informasi, tetapi juga membantu membangun kepercayaan dan mendorong kolaborasi. Dalam artikel ini, kita akan membahas bagaimana komunikasi dapat digunakan dalam sistem Multi-Agent Reinforcement Learning (MRL), dan kami akan memberikan beberapa contoh bagaimana hal itu dapat diterapkan dalam praktik. Saya harap artikel ini memberi Anda beberapa wawasan tentang pentingnya komunikasi yang baik dalam sistem MRL, dan artikel ini telah membantu Anda untuk lebih memahami bagaimana hubungan Anda sendiri dapat ditingkatkan melalui penggunaan alat komunikasi yang bijaksana.

× Penutup! Postingan "Tentang komunikasi dalam Pembelajaran Penguatan Multi-Agen" ini diharapkan bisa membantu Anda yang tengah mencari jawaban topik Tentang komunikasi dalam Pembelajaran Penguatan Multi-Agen ini. Jika Anda menemukan ada kesalahan dalam informasi yang diberikan, harap gunakan fitur laporkan konten agar informasi tentang Tentang komunikasi dalam Pembelajaran Penguatan Multi-Agen yang disajikan menjadi lebih akurat.