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强化学习论文分享20230612
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MULTI-AGENT COLLABORATION VIA REWARD ATTRIBUTION DECOMPOSITION >内容简介:提出了协同Q学习(CollaQ)方法,它在StarCraft多智能体挑战中实现了最先进的性能,并支持即兴团队协作。首先将多智能体协作问题形式化为奖励分配的联合优化,并展示在一定条件下,每个智能体具有近似最优的分散式Q函数,并且可以分解为两个项:自身项仅依赖于智能体自身的状态,交互项与附近智能体的状态相关,通常由当前智能体观察到。这两个项使用常规的DQN进行联合训练,并通过多智能体奖励归因(MARA)损失进行调控,以确保两个项保持其语义。CollaQ在不同的StarCraft地图上进行了评估,以相同数量的环境步骤提高了40%的胜率,优于现有的最先进技术(如QMIX、QTRAN和VDN)。在更具挑战性的即兴团队协作设置中(即在不重新训练或微调的情况下重新调整/添加/删除单位),CollaQ的表现超过先前的最先进方法超过30% >关键词:RL, MULTI-AGENT, REWARD DECOMPOSITION Multi-Agent Reinforcement Learning is A Sequence Modeling Problem >内容简介:GPT系列和BERT等大型序列模型在自然语言处理、视觉和强化学习等方面都表现出了出色的性能和泛化能力。如何将多智能体决策问题抽象为序列建模问题,并从SMs的蓬勃发展中获益,是一个自然的后续问题。摘要提出了一种新的多智能体变压器(MAT)结构,该结构能有效地将协作多智能体强化学习(MARL)应用于SM问题,其目标是将智能体的观测序列映射到智能体的最优动作序列。我们的目标是在MARL和SMs之间架起一座桥梁,以便为MARL释放现代序列模型的建模能力。我们的MAT的核心是一个编码-解码器架构,该架构利用了多智能体优势分解定理,将联合策略搜索问题转化为一个连续的决策过程;这使得多智能体问题的时间复杂度仅为线性,更重要的是,这使得MAT具有单调的性能改进保证。与先前的技术(如Decision Transformer)只适合预先收集的离线数据不同,MAT是通过同策略方式从环境中进行在线试错训练的。为了验证MAT,我们对《星际争霸2》、《Multi-Agent MuJoCo》、《Dexterous Hands Manipulation》和《谷歌Research Football基准》进行了广泛的实验。结果表明,与包括MAPPO和HAPPO在内的强基线相比,MAT实现了优越的性能和数据效率。此外,我们证明了无论智能体的数量如何变化,MAT都是一个优秀的少数-短期学习者。。 >关键词:sequence models,multi-agent sequential decision paradigm,few-short
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