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强化学习论文分享20230912
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Learning from Good Trajectories in Offline Multi-Agent Reinforcement Learning > 内容简介:在离线多智能体强化学习中 ,生成多智能体联合轨迹的每个单独的行为策略通常具有不同的执行程度。在具有全局报酬的合作博弈中,一个由离线MARL学习的智能体往往继承这种随机策略,危及整个团队的收益。在本文中,作者研究智能体轨迹的多样性,并提出了一种新的框架,称为共享个人轨迹(SIT)来解决上述问题。SIT通过可微分的键值存储器机制将信用分配给每个智能体。然后,这些信用被用来重建联合轨迹分解优先经验重放池与单智能体轨迹,智能体可以分享他们的优质轨迹并保守地训练策略与基于图注意力网络的评论家。 > 关键词:离线多智能体,图网络,信用分配 CADP:Is Centralized Training with Decentralized Execution Framework Centralized Enough for MARL? > 内容简介:多智能体强化学习中的CTDE范式对策略进行了独立性假设,在训练过程中无法使用全局信息进行策略学习,导致联合策略的探索效率低下,甚至会造成结果次优。CADP是一种新的范式,在训练过程中通过注意力机制进行集中的信息交互,在执行时通过剪枝降低智能体之间的耦合性,保证独立性,更好的进行集中训练 > 关键词:多智能体,CTDE,CADP
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