讲座信息

        近年来，机器学习的落地场景有两个发展方向，一是从预测到决策的范式拓展，另一个则是从单智能体到多智能体的场景推广。由此，面向多智能体系统的博弈和强化学习开始越来越受到学术界和工业界的关注。本次报告，我将从多智能体博弈和深度强化学习的几个落地任务切入，由此引入它的基本数学定义和几个经典解决方法。之后我将深入海量智能体场景下的不同场景，探讨在海量智能体的情况下，传统多智能体强化学习方法的不足。最后，我将介绍MAgent、CityFlow和SMARTS，三个支持海量智能体场景提供模拟实验的平台，并展示上述算法在该平台上的初步实验效果和业界落地情况。

        关于 CIR2020: 为助力人工智能的理论技术创新，促进群体智能相关领域的学术交流和技术进步，加强科研成果和知识共享，AIRS于2020年10月-11月举办“群体智能与多智能体交互”系列讲座（Crowd Intelligence Research Series Seminar 2020, 简称CIR2020）。系列讲座邀请九位群体智能领域的资深权威学者进行主题分享，其中有来自AIRS和香港中文大学（深圳）的教授与研究员，还有清华大学、北京大学、香港中文大学、上海交大等名校的学者。演讲内容涵盖群体智能领域多个主题，包括多机器人协同、移动边缘计算、强化学习、群体激励机制等。