Гибкая платформа для обучения множества агентов для эффективного принятия решений в крупномасштабных системах

 Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Efficient Decision-Making in Large-Scale Systems

“`html

Решение для масштабирования систем искусственного интеллекта

Основная проблема в масштабировании систем искусственного интеллекта заключается в обеспечении эффективного принятия решений при сохранении производительности. Распределенный искусственный интеллект, особенно мультиагентное обучение с подкреплением (MARL), предлагает потенциал путем декомпозиции сложных задач и их распределения среди сотрудничающих узлов. Однако реальные приложения сталкиваются с ограничениями из-за высоких требований к связи и данным.

Исследование университетов Пекина и Королевского колледжа Лондона

Исследователи разработали децентрализованную оптимизацию политики для мультиагентных систем. Путем использования локальных наблюдений через топологическое разделение глобальной динамики они обеспечили точные оценки международной информации. Их подход интегрирует обучение модели для улучшения оптимизации политики с ограниченными данными, что улучшает масштабируемость за счет снижения коммуникации и сложности системы.

Децентрализованная динамика оптимизации политики

Каждый агент поддерживает локализованные модели, предсказывающие будущие состояния и вознаграждения, наблюдая за своими действиями и состояниями своих соседей. Политики оптимизируются с использованием двух буферов опыта. Техника ветвленного прогнозирования используется для предотвращения накопления ошибок, а обновления политики включают локализованные функции ценности и используют агентов PPO, гарантируя улучшение политики.

Превосходная эффективность децентрализованной MARL-платформы

Исследование демонстрирует превосходную эффективность децентрализованной MARL-платформы, протестированной как в симуляторах, так и в реальных системах. Этот подход значительно снижает коммуникационные издержки, обеспечивая улучшение сходимости и эффективности выборки. Результаты также подчеркивают масштабируемость платформы и ее потенциал в управлении крупными сложными системами.

Для более подробной информации см. статью.

Кредит за проведенное исследование принадлежит его авторам.

Не забудьте подписаться на наш Twitter и LinkedIn.

“`
“`html

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале itinainews или в Twitter @itinairu45358.

Попробуйте AI Sales Bot, этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент и снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru, будущее уже здесь!

“`

Полезные ссылки: