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职业亮点 - 西蒙商学院
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自主弹性网络的增强学习...
未来的网络威胁将包括能够逃避和压倒传统网络捍卫者的大量复杂机器速度网络攻击。在支持社会善和全球安全方面，我们采取了一种特殊的方法来总结大量的国防研究，该研究应用了强化学习（RL）来自动化网络防御决策，即，当检测到网络攻击时，我们采取什么行动？有希望的概念包括两种对比鲜明的多代理RL（MARL）方法，深度RL与异源图神经网络（GNNS）结合使用，以及一个网络急救演示器。为了实现这一目标，我们已经成熟的模拟器和工具，包括开发高级对手以提高防御者的鲁棒性。我们已经证明，自主网络防御在“真正的”代表网络上是可行的，并计划在明年的高保真项目数量方面倍增。
合作多代理增强学习中的最佳任务概括
虽然在单药强化学习（RL）的背景下广泛研究了任务概括，但在多代理RL的背景下，很少有研究。确实存在的研究通常将任务概括视为环境的一部分，当明确认为没有理论保证时。我们提出了以目标为导向的多任务多任务多代理RL（GOLEMM）的学习，该方法实现了可以证明是最佳的任务概括，据我们所知，在MARL中还没有实现。在学习了单个任意任务的最佳目标价值函数之后，我们的方法可以零弹性地推断出分布中任何其他任务的最佳策略，仅给出了每个代理的终端奖励的知识，即新任务和学习任务。从经验上我们证明，我们的方法能够概括一个完整的任务分布，而代表性基线只能学习任务分布的一小部分。
![arxiv：2303.11959v2 [q-fin.tr] 2023年12月22日](/simg/2\29b418d709ad23f57b1f539b3289b46b80c31bcf.webp)
arxiv：2303.11959v2 [q-fin.tr] 2023年12月22日
定量市场的特征是迅速的动态和丰富的不确定性，使追求利润驱动的股票交易行动固有地具有挑战性。在这种情况下，加固学习（RL）（以奖励为中心的最佳控制机制运作）已成为对本文财务决策的潜在解决方案的潜在有效解决方案。本文深入研究了两种已建立的财务交易策略的融合，即恒定比例的投资组合保险（CPPI）和时间不变的投资组合保护（TIPP），并具有多代理的深层确定性政策级别（MADDPG）框架。因此，我们介绍了两种新型的多代理RL（MARL）方法：CPPI-MADDPG和Tipp-MADDPG，该方法量身定制，用于探索定量市场中的战略性交易。为了验证这些创新，我们以100个房地产股份的各种选择实施了它们。我们的经验发现表明，CPPI-MADDPG和TIPP-MADDPG策略始终超过其传统同行，从而确认了它们在定量交易领域的功效。
培训自主网络防御代理
本文介绍了军事内强大的自动网络防御（ACD）代理商的发展和培训。我们提出了一种架构，该体系结构集成了包括多代理增强学习（MARL），大语言模型（LLMS）的混合AI模型，并将基于规则的系统和一个基于规则的系统纳入分布在网络设备上的蓝色和红色代理团队中。主要目标是自动化关键的网络安全任务，例如监视，检测和缓解措施，从而增加网络安全专业人员保护关键军事基础设施的能力。该体系结构旨在在现代网络环境中运行，其特征是分段云和软件定义的控制器，这些控制器有助于ACD代理和其他网络安全工具的部署。在自动化网络操作（ACO）体育馆中评估了代理团队，该体育馆模拟了北约受保护的核心网络，并可以对自主剂进行可重现的培训和测试。本文以对ACD代理的训练中遇到的主要挑战进行了检查，特别关注培训阶段的数据安全性和AI模型的鲁棒性。
先进混凝土技术 – SCIA7001
湿法细磨工艺是一种较古老的工艺，在美国水泥生产之前，欧洲就已开始使用这种工艺。当水泥成分中含有非常潮湿的粘土和泥灰岩时，这种工艺更常使用。在湿法工艺中，混合的原材料被移入球磨机或管磨机，这些球磨机或管磨机是圆柱形旋转滚筒，内有钢球。这些钢球将原材料研磨成小碎片，碎片大小可达 200 英寸。研磨过程中，加入水，直到形成泥浆（稀泥浆），然后将泥浆储存在开放式罐中，在那里进行额外的混合。在燃烧之前，可以从泥浆中除去部分水，或者可以将泥浆原样送入窑中，在燃烧过程中蒸发水分。干法细磨工艺使用类似的一组球磨机或管磨机完成；但是，研磨过程中不加水。干材料储存在筒仓中，可以在那里进行额外的混合和搅拌。
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。
基于人类 - 机器人协作拆卸电动汽车电池电池回收
通过在各种工业领域的广泛应用新电动汽车（EV）电池，建立一个系统的智能电池回收系统非常重要，该系统可用于发现退休EV电池的资源废物和环境影响。通过汇总不确定和动态的拆卸和梯队利用电动电动电池回收，可以使用人 - 机器人协作（HRC）拆卸方法来解决有关退休电动汽车电动电动电动电动电池恢复效率的巨大挑战。为了找到基于HRC拆卸过程的拆卸任务计划，用于退休的电动汽车电池回收，由多机构增强学习（MARL）提出了动态拆卸的顺序任务优化方法算法。此外，有必要根据2D平面中的HRC拆卸任务拆卸退休的电动汽车电池拆卸轨迹，该轨迹可用于通过组合Q-Learning算法来获取相同拆卸平面的最佳拆卸路径。可以通过标准轨迹匹配来完成灾难性任务序列。最后，通过特定电池模块的拆卸操作验证了所提出的方法的可行性。[doi：10.1115/1.4062235]
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
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。