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智能库：使用强化学习的多代理路径计划物流操作
机器人导航在运输，制造和开发部门中具有重要意义。路径规划的优先级对于在多个机器人共存的环境中的有效导航至关重要。在逻辑库的领域中，其特征是重复的任务需要减轻人类错误，本研究集中于实现可行且最佳的路径计划，用于在两层建筑中运输书籍的多个代理商。基于Q学习的拟议算法结合了转移和课程学习，使代理人之间的合作和分散行为能够。通过软件内部方法进行的数值实验验证了该方法的效果。结果表明，与单个代理相比，任务完成步骤的成功率为94％，伴随着任务完成步骤的73.36％。本研究旨在展示该算法在增强多代理物流设置（尤其是在智能库环境中）的导航和任务效率方面的功能。
稀疏奖励的合作多代理增强学习
∙第一作者：Minkyoung Kim，通讯作者：Minkyoung Kim *Minkyoung Kim（kmk0224@hanwha.com），Infra Technology R＆D Systems，Hanwha Systems∙收到：2023。11。23，修订：2023。12。28，接受：2023。12。28。
具有异质传播和感知功能的多代理系统的全球稳定性✩
在本简介中，我们通过在代理商的互动中包括传输和感知行为来考虑扩展的意见动态框架：第一个代表代理商如何将自己的意见传递给邻居，而后者的个人特征如何影响外部意见的最终感知。代理的相互作用是通过一般分段线性函数建模的，这些线性函数可能是异构的，不一定是单调的，从而概括了文献中通常考虑的分析框架，尤其是众所周知的间隔共识（Fontanet al。，2020）。在被认为是新型的多代理方案中，我们制定了足够的手术LMI条件，以评估共识或集群平衡的全球网络渐近稳定性，而不必一定需要强大的网络连接。通过说明性示例来验证所提出的方法。©2024 Elsevier Ltd.保留所有权利。
电力 - gas多代理计划方法正在考虑...
随着能源互联网的出现和统一能源系统的迅速增长，用户的全面能源需求逐渐成为一个问题，对于集成能源系统的规划而言，无法忽视。针对这个问题，本文提出了一种用于用户的全面能源消耗行为的多代理计划方法。首先，利用一种主观和客观的加权方法，本研究为用户的能源消耗特性建立了实用模型。通过进化游戏对综合能源消耗行为进行分析。在此基础上，制定了电网和天然气网络投资者的计划收入模型，并分析了不同投资者的游戏机制。一种动态的电力游戏模型 - 提出了考虑全面的能源消耗行为的气体多代理计划。最终，使用迭代探索方法解决模型。通过模拟示例确定了所提出方法的有效性和效率。
多代理强化学习用于混合交通中连接和自动驾驶汽车的合作车道
自主驾驶在过去二十年中引起了重大的研究兴趣，因为它提供了许多潜在的好处，包括释放驾驶员疲惫的驾驶和减轻交通拥堵等。尽管有前途的进展，但改变车道仍然是自动驾驶汽车（AV）的巨大挑战，尤其是在混合和动态的交通情况下。最近，在AVS中改变车道的决策，并表现出了令人鼓舞的结果，对增强学习（RL）进行了广泛的探索。然而，大多数研究都集中在单车设置上，并且在多个与人类驱动的车辆并存的背景下改变车道的情况已经受到了很少的关注。在本文中，我们在混合交通高速公路环境中制定了多个AV的改变道路的决策，作为一种多代理增强学习（MARL）问题，每个AV都会根据邻近的AVS和HDVS的动作做出改变车道的决策。具体来说，提出了一种新型的本地奖励设计和一个人共享方案，提出了多代理优势 - 批评者（MA2C）方法。尤其是多目标奖励功能
南部丹麦大学多代理大学...
摘要。电动汽车预计将显着促进CO2-EQ。减少排放，但越来越多的电动汽车也引入了能源系统的挑战，以及在多大程度上有助于实现气候目标的挑战。静态建模和基于假设的模拟已用于此类研究，但它们无法捕获现实的生态系统动力学。为了填补空白，本文调查了私人电动汽车的两种采用曲线对电力分配网格和国家气候目标的影响。本文开发了一个基于多代理的模拟，具有两个采用曲线，传统的EV充电策略，各种EV模型，驾驶模式和CO2-EQ。排放数据以捕获2020年至2032年长期的完整生态系统动力学。丹麦2030年的气候目标和一个具有126个住宅消费者的丹麦分销网络作为案例研究。结果表明，到2030年到2030年，EV的采用曲线均为100万和775K EV，将不满足丹麦的气候目标，即到2030年将运输部门排放量减少30％。结果还表明，当前的住宅电力分布网格无法处理增加电动汽车的负载。第一个网格超负荷将于2031年（大约16个月和24个月后，100万和775K EV在2030年通过），电网中的电动汽车占67％。
剧团系统：自主多代理漫游者群∗
太空探索的未来将利用多代理系统的力量。它是低地球轨道中的卫星星座，还是一群零重力构造无人机，自主的多机构系统为执行大规模太空任务提供了下一步。漫游者群体尤其可以开始着重于月球表面探索的任务。群有可能产生高科学实用程序的回报。但是，尚未完全解决的许多设计和实施问题。该团项目旨在以流浪者群的形式探索多代理系统的设计和开发。该团漫游将作为一个案例研究，用于实施用于安全风险管理，需求形式化，运行时验证框架和其他相关验证工具集的研究工具。NASA AMES的强大软件工程（RSE）组有两个主要目标：（1）研究和开发用于改善安全 - 关键软件的验证和验证（V＆V）的工具，以及（2）设计和设计和部署用于小型SAT太空飞行任务的飞行软件。理想情况下，这两个目标将相互补充。研究团队为任务开发人员开发工具，以提高软件质量，而任务开发人员在用例和所需功能上向研究团队提供直接反馈。实际上，设想的合作有局限性。飞行任务的日程限制通常不允许使用积极开发的工具进行原型制定和培训。安全限制（例如ITAR数据）阻止了混凝土用例的共享。为了克服这些障碍，RSE集团已经实施了一个名为Troupe的孵化器计划，该计划由四个自主流浪者组成，它们协调以绘制未知地形。最终的可交付方式将是绘制位于NASA AMES的漫游车场测试地面的漫游者的设计，开发和演示。演示任务允许开发太空飞行软件，同时集成了高级V＆V工具，包括正式的模型检查器，数学声音静态分析仪和运行时安全性监控。虽然Troupe遵循NASA对软件开发的严格要求，但任务本身与工具开发人员和研究社区共享数据没有局限性。以这种方式，团队可以学习正在积极开发的新工具，并直接向研究工具开发人员提供反馈。
具有时间逻辑规范的多代理系统电路和系统加固学习的纸张特别部分
总结在多代理系统中，重要的是要考虑一种合作行动的方法，以实现共同的目标。在本文中，我们提出了两个新型的多代理增强学习方法，其中控制指定是由线性时间逻辑公式描述的，这代表了一个共同的目标。首先，我们提出了一种简单的解决方法，该方法直接从单格情况下延伸。在这种方法中，由于代理数量的增加引起了一些技术问题。接下来，为了克服这些技术问题，我们提出了一种新方法，其中引入了聚合器。最后，通过数值模拟比较这两种方法，并以监视问题为例。关键词：多代理系统，增强学习，线性时间逻辑，聚合器，监视
与拟南芥中与植物基因型和生物量相关的根际微生物群落的多代生态系统选择
摘要：微生物组在塑造宿主表型中的作用已成为一个关键的研究领域，对生态，进化和宿主健康具有影响。复杂而动态的相互作用涉及植物及其多样化的根际微生物群落受到许多因素的影响，包括但不限于土壤类型，环境和植物基因型。了解这些因素对微生物社区大会的影响是产生特定于植物的宿主特定和强大的好处的关键，但它仍然具有挑战性。在这里，我们对八代拟南芥l和cvi进行了人工生态系统选择实验，以选择与宿主的较高或更低生物量相关的土壤微生物。这导致了由于随机环境变化，植物基因型和生物量选择压力之间复杂的相互作用所塑造的不同微生物群落。在实验的初始阶段，基因型和生物量选择处理具有适中但显着的影响。随着时间的流逝，植物基因型和生物量处理的影响更多，解释了微生物群落组成的约40％。此外，在选择高生物量的选择下，观察到在选择中，观察到在选择中，观察到在选择中，观察到在选择中，观察到了植物生长促进根细菌的基因型特异性关联，labraceae和l er和rhizobiaceae与CVI的基因型相关性。