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Centralized Training with Decentralized Execution
Centralized Training with Decentralized Execution
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QMIX算法在电动汽车充电站分配上优于IQL
一篇新的研究论文探讨了应用多智能体强化学习来优化电动汽车（EV）充电站分配。该研究将使用集中式训练、去中心化执行的QMIX算法与合作式独立Q学习（IQL）基线进行了比较。在模拟的城市网络中进行评估，QMIX表现出更优越的性能，与IQL相比，实现了更高的平均奖励，并显著提高了车辆接受率。
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新的HMARL框架通过可重构表面增强无线通信
研究人员开发了一种新颖的层次化多智能体强化学习（HMARL）框架，用于管理可重构智能表面（RIS）以增强无线通信。这种无信道状态信息（CSI-free）的方法通过利用用户定位数据进行波传播管理，绕过了信道状态信息估计的需要。该系统将控制分解为高级分配控制器和低级焦点优化器，与传统方法相比，接收信号强度提高了7.79 dB。