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自适应双级多机器人任务分配和在不确定性下使用时间逻辑约束
这项工作解决了未知机器人过渡模型下多机器人协调的问题，以确保按时间窗口时间窗口逻辑指定的任务对用户定义的概率阈值满意。我们提出了一个BI级框架，该框架集成了（i）高级任务分配，其中根据机器人的估计任务完成概率和预期奖励分配任务，以及（ii）在履行分配的任务时，机器人独立优化了辅助奖励。要处理机器人动力学中的不确定性，我们的方法利用实时任务执行数据来迭代地完善预期的任务完成概率和奖励，从而无需显式机器人过渡模型即可自适应任务分配。我们从理论上验证了所提出的算法，表明任务分配具有很高的置信度达到所需的概率阈值。最后，我们通过全面的模拟证明了框架的有效性。
自闭症患者单剂量催产素治疗后奖赏相关脑功能的评估：一项随机对照试验
摘要背景：自闭症谱系障碍 (ASD) 的特征是社交沟通和互动困难，这与不典型的奖励神经处理有关，特别是在社交领域。由于鼻内催产素已被证明可以调节大脑奖赏回路的激活，催产素可能会改善 ASD 患者的社交奖赏处理，从而改善社交困难。方法：在这项随机、双盲、安慰剂对照、交叉功能性磁共振成像研究中，我们研究了 24 IU 剂量鼻内催产素对 37 名无智力障碍的男性 ASD 患者和 37 名年龄和智商匹配的对照参与者的奖赏相关大脑功能的影响。参与者执行了一项激励延迟任务，该任务可以调查与预期和接受金钱和社会奖励相关的神经活动。结果：非显著性检验表明，催产素不会影响两组中与预期社会或金钱奖励相关的神经过程。补充贝叶斯分析表明，相对于替代模型，零模型的证据中等。我们的研究结果无法确定催产素在奖励消费过程中对杏仁核对社会奖励的反应的可能影响。安慰剂组两组在奖励相关脑功能方面没有显著差异。结论：我们的研究结果不支持鼻腔内催产素通常会增强患有和不患有 ASD 的男性奖励相关神经回路的激活这一假设。
多代理强化学习的趋势
中央服务器。中央服务器然后从这些数据中学习，并指示代理如何在特定情况下采取行动。昏迷（反事实多代理策略梯度）是一种使用CTDE方法设计的算法[3]。使用CTDE结构的另一种算法是QMIX [4]。QMIX结合了单个代理商的回报，以创造全部奖励，以最大程度地提高这种全部奖励。在此过程中，QMIX学习了如何控制每个代理以有效地为整体奖励增加做出贡献。另一方面，顾名思义，Commnet [5]引起了自己的通信神经网络，允许每个代理人直接与其他代理人共享信息。促进合作的另一种方法是在团体奖励和个人奖励之间建立联系。liir（学习个人的内在奖励）提出了一个学习个人奖励的神经网络，鼓励每个代理人自愿为整体群体奖励做出贡献[6]。
健康的印第安纳州计划 /健康计划摘要< /div>
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我们的战略
为支持我们的增长目标，2022 年 11 月，洲际酒店集团与 Iberostar Hotels & Resorts 签署了一项长期商业协议，涵盖加勒比地区、美洲、南欧和北非的度假村和全包酒店。该协议将使我们的地产增加 70 家酒店，首批 33 家酒店将于 2022 年 12 月底在 ihg.com 上线，预计将使我们的全球系统规模增加 3%。随着 Iberostar Beachfront Resorts 品牌成为我们投资组合中的第 18 个品牌，该协议大大增加了我们在度假村和全包酒店的足迹——这是一个高增长的细分市场，客人和 IHG One Rewards 会员的需求明显。它加入了洲际酒店集团的系统，成为我们品牌组合中新的独家合作伙伴类别，我们将进一步探索新的机会，以推动额外的系统增长和高质量的费用流。
使用令牌级的加固学习，用于可控文本生成
为了满足现实世界应用的要求，控制几代大语言模型（LLMS）至关重要。先前的研究试图将强化学习（RL）引入可控制的文本生成中，而大多数现有的方法都遭受了过度拟合问题（基于芬太尼的方法）或半崩溃（后处理方法）。但是，当前的RL方法通常由粗粒（句子/段落级）的反馈引导，这可能导致由于语义曲折或句子中的序言而导致次优的表现。为了解决这个问题，我们提供了一种新颖的增强学习算法，名为Tole，该算法为Kenle Vel Rewards制定了可控的文本生成，并采用了“首次量化 - 涉及的”范式来增强RL算法的鲁棒性。此外，TOLE可以灵活地扩展到多个约束，而计算费用很少。实验结果表明，我们的算法可以在单属性和多属性控制任务上实现出色的性能。我们已在https://github.com/windylee0822/ctg上发布了代码。
suppodular增强学习
在加强学习（RL）中，国家的奖励通常被认为是增加的，并且按照马尔可夫的假设，它们独立于先前访问的状态。在许多重要的应用中，例如覆盖范围控制，实验设计和信息性路径计划，奖励自然会降低回报，即鉴于以前访问过的类似状态，其价值会降低。为了解决这个问题，我们提出了subsodular rl（s ub rl），该范式旨在优化通过捕获降低回报的subsodular Set函数模拟的更通用的，非添加的（和历史依赖的）奖励。不幸的是，即使在表格设置中，我们也表明，所产生的优化问题很难近似。是出于贪婪算法在经典次次优化方面的成功的动机，我们提出了S ub po，这是一种基于政策梯度的简单梯度al-gorithm，用于S ub rl，通过贪婪地最大化边际增长来处理非增长的重新奖励。的确，在基础马尔可夫决策过程（MDP）的一些假设下，s ub po恢复了子模块的最佳常数因子近似值。此外，我们得出了一种自然政策梯度方法，即使在大型州和行动空间中，也可以在本地优化S UB RL实例。我们通过将S UB PO应用于生物多样性监测，贝叶斯实验设计，信息路径计划和覆盖范围最大化等多种应用来展示我们的方法的多功能性。我们的结果证明了样本效率以及对高维状态行动空间的可伸缩性。