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强化学习论文分享20240509
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【AAAI 2024】Imagine, Initialize, and Explore: An Effective Exploration Method in Multi-Agent Reinforcement Learning >内容简介:有效的探索对于发现复杂协调任务中多智能体强化学习(MARL)的最佳策略至关重要。 现有方法主要利用内在奖励来实现探索或使用基于角色的学习来分解联合动作空间,而不是直接在整个动作观察空间中进行集体搜索。 然而,这样会面临获得特定联合行动序列以在长期任务中达到成功状态的挑战。 为了解决这一限制,本文提出了想象、初始化和探索(IIE),为复杂场景中的高效多智能体探索提供了一种有前景的解决方案。 IIE 采用transformer模型来想象智能体如何达到可以影响彼此转换函数的临界状态。 然后,在探索阶段之前使用模拟器初始化此状态下的环境。 将想象表述为一个序列建模问题,其中状态、观测、提示、动作和奖励都是自回归预测的。 提示由timestep-to-go、return-togo、影响值和one-shot演示组成,指定所需的状态和轨迹并指导动作生成。 通过在关键状态下初始化代理,IIE 显着增加了发现潜在重要的未开发区域的可能性。 > 关键词:MARL、GPT、explore
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