Гибкая платформа для обучения множества агентов для принятия решений в крупных системах

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






Применение масштабируемого многоагентного обучения с подкреплением для эффективного принятия решений в крупномасштабных системах

Применение масштабируемого многоагентного обучения с подкреплением для эффективного принятия решений в крупномасштабных системах

Основная задача в масштабировании крупномасштабных систем искусственного интеллекта заключается в достижении эффективного принятия решений при сохранении производительности. Распределенный искусственный интеллект, в частности, многоподходное обучение с подкреплением (MARL), предлагает потенциал путем декомпозиции сложных задач и распределения их между совместными узлами. Однако реальные приложения сталкиваются с ограничениями из-за высоких требований к коммуникации и данным. Традиционные методы, такие как модельное предсказывающее управление (MPC), требуют точной динамики системы и часто упрощают нелинейные сложности. В то время как MARL обещает в областях автономного управления и энергетических системах, он по-прежнему сталкивается с проблемами эффективного обмена информацией и масштабируемости в сложных реальных средах из-за ограничений коммуникации и непрактичных предположений.

Практические решения и ценность

Исследователи Пекинского университета и Королевского колледжа Лондона разработали децентрализованную оптимизацию политики для фреймворка мультиагентных систем. Путем использования локальных наблюдений через топологическое отделение глобальной динамики они обеспечивают точные оценки международной информации. Их подход интегрирует обучение модели для улучшения оптимизации политики с ограниченными данными. В отличие от предыдущих методов, этот фреймворк улучшает масштабируемость путем снижения коммуникации и сложности системы. Эмпирические результаты на различных сценариях, включая транспорт и энергетические системы, демонстрируют его эффективность в управлении крупномасштабными системами с сотнями агентов. Он обеспечивает превосходную производительность в реальных приложениях при ограниченной коммуникации и гетерогенных агентах.

В децентрализованной модельной оптимизации политики каждый агент поддерживает локализованные модели, предсказывающие будущие состояния и вознаграждения путем наблюдения за своими действиями и состояниями своих соседей. Политики оптимизируются с использованием двух буферов опыта: один для данных реальной среды и другой для созданных моделью данных. Используется ветвистая техника прокатки, чтобы предотвратить накопление ошибок, начиная прокатки модели из случайных состояний в предыдущих траекториях для улучшения точности. Обновления политики включают локализованные функции ценности и используют агентов PPO, гарантируя улучшение политики путем постепенного минимизирования приближения и зависимостей во время обучения.

Методы описывают сетевой марковский процесс принятия решений (MDP) с несколькими агентами, представленными как узлы в графе. Каждый агент общается с соседями для оптимизации децентрализованной политики обучения с подкреплением для улучшения локальных вознаграждений и общей производительности системы. Обсуждаются два типа систем: независимые сетевые системы (INS), где взаимодействие агентов минимально, и системы, зависящие от ξ, которые учитывают уменьшающееся влияние с расстоянием. Подход обучения на основе модели приближает динамику системы, обеспечивая монотонное улучшение политики. Этот метод тестировался в крупномасштабных сценариях, таких как управление трафиком и энергетические сети, с акцентом на децентрализованное управление агентов для оптимальной производительности.

Исследование демонстрирует превосходную производительность децентрализованного фреймворка MARL, протестированного как в симуляторах, так и в реальных системах. По сравнению с централизованными базовыми линиями, такими как MAG и CPPO, подход значительно снижает затраты на коммуникацию (5-35%), улучшая сходимость и эффективность выборки. Метод продемонстрировал хорошие результаты на контрольных задачах, таких как управление автомобилями и светофорами, управление сетями во время пандемии и операции в энергетических сетях, последовательно превосходя базовые линии. Улучшенные длины прокатки и оптимизированный выбор соседей улучшили прогнозы моделей и результаты обучения. Эти результаты подчеркивают масштабируемость фреймворка и его эффективность в управлении крупномасштабными сложными системами.

В заключение, исследование представляет собой масштабируемый фреймворк MARL, эффективный для управления крупными системами с сотнями агентов, превосходящий возможности предыдущих децентрализованных методов. Подход использует минимальный обмен информацией для оценки глобальных условий, подобно теории шести степеней разделения. Он интегрирует модельную децентрализованную оптимизацию политики, что улучшает эффективность принятия решений и масштабируемость путем снижения потребностей в коммуникации и данных. Фокусируясь на локальные наблюдения и совершенствование политик через обучение модели, фреймворк поддерживает высокую производительность даже при увеличении размера системы. Результаты подчеркивают его потенциал для продвинутых приложений в управлении трафиком, энергией и пандемическим управлением.

Проверить статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и LinkedIn. Присоединяйтесь к нашему каналу Telegram.

Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему 50k+ ML SubReddit

Пост Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Efficient Decision-Making in Large-Scale Systems был опубликован на MarkTechPost.

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Efficient Decision-Making in Large-Scale Systems.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизацию: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах здесь. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru


Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…