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新指标分析多智能体强化学习中的奖励归因效应

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新的研究论文介绍了 EffRank/$n$ 和 $D_ ext{act}$ 这两个指标，旨在分析奖励归因如何影响合作式多智能体强化学习 (MARL) 系统中学习到的表征。该研究在 SMACv2 protoss_5_vs_5 环境中的 MAPPO 智能体上测试了这些指标。研究结果表明，虽然个体奖励会导致更明确的智能体角色和行为，但学习到的表征的几何特性主要受单位类型观察的影响，而非奖励结构本身。 AI

影响 为理解多智能体强化学习系统中的智能体行为和表征几何引入了新的诊断工具。

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新指标分析多智能体强化学习中的奖励归因效应

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Tasha Pais, Richard Higgins ·

    反馈归因与表征几何：用于比较MARL中个体与共享奖励的度量

    arXiv:2607.16524v1 Announce Type: new Abstract: Cooperative multi-agent RL systems routinely use team-averaged rewards, a feedback-attribution choice that gives each agent the team outcome regardless of its individual contribution. We ask whether this leaves a measurable signatur…

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