title: Application of counterfactual multi-agent policy gradients agorithm to conflict-controlled multi-agent problems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Сироткин Александр Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Sirotkin Aleksandr Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Осипов Анатолий Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Osipov Anatolij Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Петросян Ованес Леонович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Petrosan Ovanes Leonovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:07:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:07:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 031903
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25710
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе разработана модель мультигентной игры в футбол для проведения обучения с подкреплением. Также был перенесён один из современных методов обучения с подкреплением на данную модель с изменением настроек. Этот метод был протестирован для различных гиперпараметров, и была показана эффективность данного метода.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this thesis was developed a model of a multi-agent soccer game for reinforcement learning. One of the modern reinforcement learning methods was also transferred to this model with changing settings. This method has been tested for various hyperparameters, and the effectiveness of this method has been shown.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: контрфактуальный метод
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: градиентный метод
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обучение с подкреплением
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: мультиагентные среды
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: алгоритм машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: алгоритм обучения с подкреплением
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: counterfactual method
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: policy gradient method
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: reinforcement learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: multi-agent environment
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: reinforcement learning algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Application of counterfactual multi-agent policy gradients agorithm to conflict-controlled multi-agent problems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение контрфактуального градиентного алгоритма группового обучения для моделирования конфликтно-управляемых мультиагентных систем
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: main.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25710/1/main.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,85 MB