大规模分布式电源的接入使得配电网电压优化控制策略与传统配电网差异较大。针对就地控制中光伏逆变器调压之间缺乏协同的问题，该文......

近年来,随着科学技术的不断发展,在单智能体领域,深度强化学习取得了很多令人瞩目的成果。然而在多智能体领域,由于智能体数量的增......

智能电网背景下社区和端对端电能交易有助于挖掘利用产消者分布式能源的灵活性并最大化其价值。尽管多智能体深度强化学习提供了合......

针对多智能体协同建模和训练问题,本文提出了一种多智能体分布协同训练方法和环境,构建了分布协同训练仿真平台,使得集中训练-分散......

随着传统能源资源的逐渐消耗,可再生能源的开发利用变得越来越重要。微电网是实现可再生能源大规模利用的一种重要形式,微电网能量......

针对传统指挥控制网络难以处理类似马赛克战中大量无人集群的协同以及去中心化韧性指挥问题,提出基于多智能体深度强化学习的马赛......

针对传统的火力分配算法仅适用于静态火力分配，无法估计战场态势的实时变化。文章提出多智能体近端策略优化方法，该方法可以处理分布......

针对战场通信对抗协同干扰中的干扰功率分配难题，本文基于多智能体深度强化学习设计了一种分布式协同干扰功率分配算法.具体地，将通......

在城市轨道交通列车通信系统中,车车(Train-to-Train,T2T)通信是以列车为中心的新一代列控系统通信模式.与传统的以地面控制设备为......

近年来,分布式可再生能源（如太阳能、风能）日益普及。由于分布式可再生能源具有间歇性和随机性,将它们大规模接入到大电网中将给电网......

在物联网和5G通信的推动下,近年来,移动计算发生了从集中式移动云计算向多接入边缘计算（Multi-Access Edge Computing,MEC）的转变。M......

随着科技的发展,以及人工智能领域各项技术的逐渐成熟,多智能体系统已成为人工智能一个热门研究方向。多智能体系统由分布式人工智......

认知雷达相比于传统雷达有更强的环境自适应能力,其中通过感知环境并实时优化发射的波形是实现自适应的重要途径。通过认知波形优......

训练效率过低和收敛速度过慢是多智能体深度强化学习(MDRL)领域一大问题.多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)作为经典算法已应用......

构建以新能源为主体的新型电力系统是实现“碳达峰”和“碳中和”目标的重要途径。配电网作为新能源接入电力系统的重要形式,近年......

随着5G技术与智能化技术的不断发展,智能网联汽车能够依靠车路协同技术,通过路边基础设施的边缘缓存、边缘计算服务对交通态势形成......

无人作战开始步入现代战争舞台,多无人车(multi unmanned ground vehicle,MUGV)协同作战将成为未来陆上作战的主要样式.体系效能评......

电动汽车作为电网中的重要负荷,具有较高的需求响应潜力.为降低电动汽车集群用能成本,缓解电网峰值负荷压力,文中首先分析了V2G模......

由于多智能体所处环境动态变化,并且单个智能体的决策也会影响其他智能体,这使得单智能体深度强化学习算法难以在多智能体环境中保......

针对未来网络中出现的多智能设备协作计算场景,提出了一种基于深度强化学习的多智能体联合计算卸载策略。所提策略通过多智能体强......

鉴于多智能体深度强化学习在解决蜂群系统、能源分配和大型团队策略游戏等高维复杂动作空间以及多智能体决策问题中的良好表现,提......

针对干扰网络中的文件下载业务,提出了一种基于多智能体深度强化学习的分布式干扰协调策略。所提策略能够在节点之间只需交互少量......

多智能体深度强化学习是机器学习领域的一个新兴的研究热点和应用方向,涵盖众多算法、规则、框架,并广泛应用于自动驾驶、能源分配......