多智能体仿真环境 NetLogo

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http://ccl.northwestern.edu/netlogo/ 创建agentcreate-turtles 10 动一动ask turtle 0 [forward 10 right 90 left 90 back 10]ask turtles [pen down] 或者 [pen up] ;;;evil! ask turtles [set heading (heading + (random 90))] ;;;注意符号的空格还可以;show name 或 set name 显示sho…

伯克利推出「看视频学动作」的AI智能体

伯克利曾经提出 DeepMimic框架,让智能体模仿参考动作片段来学习高难度技能.但这些参考片段都是经过动作捕捉合成的高度结构化数据,数据本身的获取需要很高的成本.而近日,他们又更进一步,提出了可以直接模仿 Youtube 视频人物高难度动作的新框架 SFV. 从 YouTube 视频中学习技能的智能体. 通过 SFV 学习到的智能体动作还原度很高,并且有很好的泛化至新环境的能力,例如从平地泛化到不规则地形.当然,仍然存在一些难以模仿的动作,例如某某鬼畜骑马舞. 无论是像洗手这样的日常任务还是惊…

基于ROBO-MAS多智能体自主协同高频投影定位系统

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基于E-PUCK 2.0多智能体自主协同高频投影定位系统

群体智能机器人是一种国际前沿的人工智能研究项目,由多个小型机器人组成的集群式解决系统,灵感源于蚂蚁.蜜蜂.鱼等群体生物,在没有统一领导的情况下,也能合作执行大量复杂的任务,比如组建一个图形,再在此基础上一步叠加复杂的任务,最终实现整个人工智能的突破,无限接近.甚至超越人类.群体智能机器人的运用前景非常广泛,包括智慧城市.智慧医疗.智能制造等方面,甚至在军事战略中也发挥巨大作用. 高频定位系统通过采用E-puck2.0桌面型群体智能机器人,在小型实验场地内通过高频光电投影定位技术实现机器人位置感知…

TensorFlow利用A3C算法训练智能体玩CartPole游戏

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得…

DRL 教程 | 如何保持运动小车上的旗杆屹立不倒？TensorFlow利用A3C算法训练智能体玩CartPole游戏

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