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多智能体强化学习路径搜索——新加坡
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https://www.youtube.com/watch?v=XYehKDz27ec 新加坡国立大学关于分布式RL+IL的新论文,用于大规模、仅局部交互的部分可观测多智能体路径规划MAPF。智能体一旦达到当前目标,就会不断地获得一个新的目标。开发了新的约定学习方法,扩展了每个agent的个体观察状态,并报告了与集中式规划器和以前的工作PRIMAL相比显著改进的性能。
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