XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System代理商
2024-2026战略计划
社区。目标1.1 Mar开发了一项会员通信，该沟通清楚地解释了Realtors®和Realtor®组织带给房地产市场和社区的价值。目标1.2 MAR是DEI，公平住房计划和住房机会问题的经纪人，代理商和地方协会的重要资源。目标1.3 MAR是帮助经纪人和地方协会与公众就房地产经纪人®价值进行交流的主要信息来源。战略地位2 MAR是密西西比州经纪人，代理商和地方协会的行业信息和教育资源的主要来源。所需的结果
在嵌入式系统应用程序上的机器人平台上设计和开发多代理增强学习智能
摘要：这项研究探讨了Q学习用于实时群（Q-RTS）多代理增强学习（MARL）算法用于机器人应用。这项研究通过成功实施四种和八种训练有素的代理，调查了Q-RT在减少融合时间到令人满意的运动政策中的功效。Q-RTS已被证明可以大大减少培训迭代的搜索时间，从近100万次迭代到一个代理商到650,000次迭代，其中有四个代理商和500,000次迭代，并带有八个代理商。通过对几种代理的配置进行测试来解决算法的可伸缩性。考虑到代理的各种姿势及其在优化Q学习算法中的关键作用，将重点放在了复杂奖励函数的设计上。此外，这项研究深入研究了受过训练的药物的鲁棒性，揭示了它们适应动态环境变化的能力。这些发现对提高机器人系统在物联网和嵌入式系统等各种应用中的效率和适应性具有广泛的影响。使用佐治亚州理工学院的Robotarium平台对该算法进行了测试和实施，显示了其对上述应用程序的可行性。
