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强化学习论文分享20240117_1
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【TPAMI】Robust Multi-agent Communication with Graph Information Bottleneck Optimization > 内容简介:MARL中引入通信学习机制可以增强多智能体的动作协调。同时,图神经网络(GNN)为 MARL 的通信学习提供了一种可能的范式。在这种范式下,智能体和通信通道可以被视为图中的节点和边,智能体可以通过 GNN 聚合来自相邻智能体的信息。然而,这种基于 GNN 的通信范式很容易受到对抗性攻击和噪声扰动。本文针对如何在扰动下实现鲁棒的通信学习进行了探索,提出了一种具有图信息瓶颈优化的鲁棒通信学习机制,可以最优地实现通信学习的鲁棒性和有效性。通过引入两个信息论正则化器来学习多代理通信的最小充分消息表示。正则化器旨在最大化消息表示和动作选择之间的互信息(MI),同时最小化智能体特征和消息表示之间的 MI。 > 关键词:通信,鲁棒性,图信息瓶颈,MARL
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