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【AAAI 2024】T2MAC: Targeted and Trusted Multi-Agent Communication through Selective Engagement and Evidence-Driven Integration >内容简介:通信是协调多个代理行为的有效机制。 然而,现有的工作主要集中在广播通信,这不仅缺乏实用性,而且导致信息冗余。 此外,现有的工作经常诉诸基本机制来整合观察到的和接收到的信息,从而损害了学习过程。 为了解决这些困难,我们提出了T2MAC, 智能体能够制作个性化消息、精确定位理想的通信窗口并与可靠的合作伙伴互动,从而提高通信效率。 接收到消息后,智能体会在证据级别整合从不同来源观察到和接收的信息,从而培养信任和合作的行为。 实验表明,所提出的模型不仅在协作性能和通信效率方面超越了最先进的方法,而且还表现出了令人印象深刻的泛化能力
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