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强化学习论文分享20240131
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【ICLR 2024】Learning Multi-Agent Communication from Graph Modeling Perspective > 内容简介:在许多人工智能应用中,多个智能体协作对于成功实现目标是必要的。为了增强智能体之间的协调,通常采用分布式通信框架。然而,所有智能体之间的信息共享被证明是资源密集型的,而通过手动预定义的通信架构施加限制代理间的通信,从而限制了合作的潜力。本文提出了一种新的方法,其中我们概念化智能体之间的通信架构作为一个可学习的图。我们制定这个问题的任务,确定通信图,同时使架构参数正常更新,从而需要一个双层优化过程。利用图表示的连续松弛并结合注意力单元,我们提出的方法CommFormer有效地优化了通信图,并以端到端的方式通过梯度下降同时细化架构参数。 > 关键词:MARL,通信,图结构
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