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在合作多机构强化学习中迈向公平，公平的政策学习
在本文中，我们考虑了在共同手术多代理增强学习（MARL）中学习独立公平政策的问题。目的是同时设计多个政策，以优化公平性的福利功能。为了实现这一目标，我们提出了一种新颖的公平性近端政策优化（FAPPO）算法，该算法分别学习了所有代理商的个人政策，并优化了福利功能以确保它们之间的公平性，与优化折扣奖励相反。所提出的方法显示出在独立学习环境中学习公平策略，每个代理都会估算其本地价值函数。当允许跨性别的通信时，我们通过合并一种自我注意力的机制来进一步引入基于注意力的FAPPO（AT-FAPPO）变体。此变体使代理商能够通过利用在培训期间共享相关信息的能力来传达和协调其行为，从而导致更公平的事件。为了显示提出方法的有效性，我们在两个环境中进行实验，并表明我们的方法在效率和公平方面都优于先前的方法。
检查肠道癌中肠道微生物组在新辅助化疗反应中的更新作用：一种多机构的前瞻性队列评估
得分，灵敏度，NPV，特定峰，PPV，AUC得分，遍及迭代，评估微生物生物标志物在预测NAC响应时的鲁棒性。b，细菌属作为预测因子的重要性是从一个机器学习模型中得出的，该模型评估了它们在区分CR和NR方面的效用。c，摘要统计数据，包括敏感性，特定林，PPV，NPV和AUC分数，确认微生物特征的预测价值
在线多机器人覆盖路径在动态环境中通过信息素的增强学习
摘要 - 两种有希望的覆盖路径计划方法是基于奖励和基于信息素的方法。基于奖励的方法允许自动学习启发式方法，通常会产生优于手工制作的规则。另一方面，基于信息素的方法在放置在不熟悉的环境中时始终显示出卓越的概括和适应能力。为了获得两全其美的最好，我们引入了贪婪的熵最大化（GEM），这是一种混合方法，旨在最大程度地提高一群像均质蚂蚁的代理商沉积的信息素的熵。我们首先在可实现的熵上建立一个尖锐的上限，并表明这对应于最佳的动态覆盖路径计划。接下来，我们证明，尽管剥夺了基本必需品，例如记忆和明确的交流，但GEM仍在紧密接近这一上限。最后，我们表明，宝石可以在恒定时间内异步执行，从而使其随意扩展。
使用多机构强化学习
摘要 - 在与人类共享的公共空间中，确保多机器人系统在没有冲突的情况下导航，而尊重社会规范是具有挑战性的，尤其是在有限的社区中。尽管当前的机器人社会导航技术利用了强化学习和深度学习的进步，但它们经常忽略模拟中的机器人动态，从而导致模拟对真实差距。在本文中，我们通过介绍一个使用DEC-POSMDP和多机构增强学习制作的新的多机器人社会导航环境来弥合这一差距。此外，我们介绍了Samarl：合作多机器人社会导航的新颖台。samarl采用独特的时空变压器与多机构增强学习结合。这种方法有效地捕获了机器人与人之间的复杂相互作用，从而促进了多机器人系统中的合作倾向。我们的广泛实验表明，在我们设计的环境中，萨玛尔的表现优于现有的基线和消融模型。这项工作的演示视频可以在以下网址找到：https：//sites.google.com/view/samarl
在复发时治疗儿童和青少年的滑膜肉瘤：多机构的欧洲回顾性分析
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diter ++：多户户外环境中多机射击导航的各种地形和多模式数据集
摘要 - 多个现场机器人的协作对于大规模环境的导航和映射是必需的。在穿越时，考虑到每个机器人性质的遍历性估算对于确保机器人的安全并确保其性能至关重要。即使在结构化的环境中，不考虑地形信息的行驶也可能导致平台严重损坏，例如由于陡峭的斜坡或由于突然的高度变化而导致的下降。为了应对这一挑战，我们提出了Diter ++，多机器人，多主题和多模式数据集，包括地面信息。使用向前的RGB摄像头和面向接地的RGB-D相机，热相机，两种类型的激光镜头，IMU，GPS和机器人运动传感器获得数据集。数据集和补充材料可在https：//sites.google.com/view/diter-plusplus/上找到。
我们的儿童之家有多养育？格拉斯哥的多机构护理模式
在将 HNIOCH 推广到所有 CH 之后，GEPS 开始提供辅导，旨在支持护理人员将 NPs 融入他们的实践中。这是通过分析当前背景和确定具体目标和行动点，以及持续支持以实现这些目标来实现的。每个院子都分为三到五个院子，提供为期九个月、每组六次的辅导课程。十四个院子参与了辅导。院子 SLT 成员参加了课程，以促进他们所在团队的变革。GEPS 使用 T-GROW 模型整合了以下元素：学习对话、反思和分享以及商定的结果（Connor 和 Pakora，2012 年）。T-GROW 是 Alexander 和 Renshaw (2005) 的 GROW 模型的修订版，是主题、目标、现实、选择和前进方向的缩写。这些课程使用有针对性的提问来塑造、发展和澄清护理人员的想法，以共同构建解决方案。在辅导课程期间和之后，从参与者那里收集到的反馈确定了以下评价性陈述：•“教练起到了关键作用，为我们团队提供了重点和方向以及反馈”。•“其他机构的参与可以分享实践和经验”。
CADRE MoonDB：用于月球探索的多机器人信息共享和地图合并的分布式数据库
我们介绍了 MoonDB，这是一个分布式数据库，旨在支持 NASA 即将开展的“合作自主分布式探测漫游者” (CADRE) 任务的合作机器人探索和分布式测量。MoonDB 存储、共享和融合来自多个机器人的信息，为多智能体规划算法提供对机器人团队的一致视图。它无需假设持续通信，并且通过明智地选择要共享的状态变量以及共享策略和频率来显著限制带宽使用。此外，MoonDB 集成了位姿图优化模块，允许基于精确的定位信息对单个机器人收集的地图信息进行后验重新定位。地图合并和不一致地图信息的协调使用 OpenGL 加速，从而在嵌入式系统上实现出色的性能。总体而言，MoonDB 为 CADRE 的信息共享问题提供了航天质量的解决方案，解决了多智能体系统协调的关键挑战之一。本文介绍了 MoonDB 的设计、指导其开发的基本假设以及增强理解的实施细节。此外，我们还提供了初步实验和分析来验证我们的方法。
多机构儿童剥削 (MACE) 和情境保护战略 2024/27
支持整个伙伴关系中的机构有效地管理儿童和年轻人既是伤害和剥削的受害者，又在虐待中伤害其他年轻人的紧张局势。理解在这些情况下，年轻人应该首先被视为受害者，并优先采取保护措施
动态联盟形成和多机器人任务分配的路由通过增强学习
摘要 - 许多多机器人的部署，例如建筑物的自动构造，分布式搜索或合作映射，通常要求代理人智能协调其轨迹并在大型域上组建联盟，以尽快完成空间分布的任务。我们专注于涉及同质机器人的方案，但是任务在启动它们所需的代理数量中有所不同。例如，施工机器人可能需要在不同位置（例如，预制房间，材料/设备的板条箱）进行协作的重型物体，其中每个有效载荷的重量定义了所需的联盟尺寸。为了平衡代理商的总旅行时间及其等待时间（在任务启动之前），代理需要仔细测序任务，但也需要动态形成/解散联盟。虽然可以使用启发式或优化解决更简单的问题，但这些方法在涉及大型任务与代理比率的更复杂的实例中遇到了困难，需要频繁的联盟改变。在这项工作中，我们建议让代理商通过在强化学习框架中提出问题来迭代地构建合作计划以解决此类问题。我们的方法依赖于基于注意力的神经网络，使代理可以对系统的当前状态进行推理，以对优化短期联盟形成和长期任务计划进行优化的运动决策进行测序。我们进一步提出了一种新颖的追随者技术，以提高合作学习，并将我们的表现与各种情况下的传统基线进行比较。在那里，我们的方法与基准密切匹配或优于基准；特别是，在需要频繁的联盟更新的情况下，它产生了更高质量的解决方案，至少要比精确求解器快2个数量级。