强化学习基础理论总结
强化学习概述强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，通过智能体与环境的交互来学习最优策略。 🎯 核心概念基本要素： 智能体（Agent）：学习和决策的主体 环境（Environment）：智能体所处的外部世界 状态（State）：环境的当前情况 动作（Action）：智能体可以执行的操作 奖励（Reward）：环境对智能体动作的反馈 📊 马尔可夫决策过程（MDP）强化学习问题通常建模为马尔可夫决策过程： 定义： MDP = (S, A, P, R, γ) S: 状态空间 A: 动作空间 P: 状态转移概率 P(s’|s,a) R: 奖励函数 R(s,a,s’) γ: 折扣因子 (0 ≤ γ ≤ 1) 马尔可夫性质： 1P(S_{t+1} = s' | S_t = s, A_t = a, S_{t-1}, A_{t-1}, ..., S_0, A_0) = P(S_{t+1} = s' | S_t = s...
解决PyTorch在多GPU环境下的常见问题
问题背景最近在搭建多智能体强化学习的训练环境时，遇到了各种PyTorch多GPU的问题。经过一番折腾，总结了一些常见问题和解决方案。 😅 我踩过的坑刚开始天真地以为只要有多张GPU，PyTorch就会自动利用，结果发现事情远没有那么简单… 🔧 常见问题及解决方案1. CUDA版本不匹配问题描述： 1RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device 解决方案： 12345678910111213# 查看CUDA版本nvidia-sminvcc --version# 卸载现有PyTorchpip uninstall torch torchvision torchaudio# 安装对应CUDA版本的PyTorch# 对于CUDA 11.8pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118# 对于CUDA 12.1pip instal...
多智能体强化学习在无人机集群中的应用综述
研究背景最近在整理无人机集群协调控制的相关文献，发现多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）在这个领域的应用越来越广泛。 🎯 核心问题无人机集群面临的主要挑战： 协调性：如何让多个智能体协同工作 通信限制：实际环境中的通信延迟和丢包 环境动态性：复杂多变的飞行环境 可扩展性：算法能否适应不同规模的集群 📚 主要研究方向1. 集中式训练分布式执行 (CTDE)代表算法： MADDPG (Multi-Agent DDPG) QMIX COMA (Counterfactual Multi-Agent) 优势： 训练时可以利用全局信息 执行时只需要局部观测 2. 通信学习核心思想：智能体学习何时、如何、与谁通信 挑战： 通信带宽限制 通信内容的有效性 动态网络拓扑 3. 层次化多智能体学习应用场景： 领导者-跟随者模式 任务分解与分配 不同层级的决策 🔬 最新进展Transformer在MARL中的应用最近看到几篇将Transformer架构引入多智能体学习的论文，主要解决： 智能体数量可变的问题...
开启新的学术之旅
新的开始时间过得真快，转眼间已经步入了研究生阶段。无人机集群这个领域充满了挑战和机遇，每天都能感受到知识的广袤和自己的渺小。 🤔 最近的思考做研究真的是一个痛并快乐着的过程： 📚 看论文时经常被各种数学公式搞得头大 💡 但偶尔的灵光一现又让人兴奋不已 🚁 看着仿真中的无人机群协调飞行，有种说不出的成就感 😅 当然，更多时候是在调试代码中度过… 💭 关于未来有时候会想，做学术研究到底意味着什么？是为了发论文刷简历，还是真的想为这个世界贡献点什么？ 说实话，刚开始可能更多的是前者，但随着深入了解，越来越觉得无人机集群的研究确实很有意义： 🌍 环境监测、救灾救援 🏗️ 基础设施检查 🎬 甚至是创意表演 每当想到自己的研究可能会在某个场景下发挥作用，就觉得熬夜调代码也值得了。 🎯 小目标 坚持每周至少读2篇相关论文 把强化学习的基础打牢 学会享受研究过程，而不只是结果 保持好奇心和耐心 希望这个博客能记录下我在学术路上的点点滴滴，包括那些让人头疼的bug和偶尔的小突破。 毕竟，成长的过程总是充满惊喜的，不是吗？ 😊