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实时 12:18:00
English(EN) Centralized Critics for N-Agent Ad Hoc Teamwork

新的MARL方法使用联合历史估计器进行N智能体即席团队协作

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了用于多智能体强化学习（MARL）的集中式批评者的新方法，专门针对N智能体即席团队协作。该方法解决了动态学习智能体集合必须与未知、不受控的队友协调的场景。研究将仅使用学习者智能体历史的受控历史估计器与也包含不受控队友历史的联合历史估计器进行了比较。理论分析和实证结果表明，联合历史估计器具有较低的方差和更高的性能，建议在N智能体即席团队协作任务中使用它们以提高样本效率和最终回报。 AI

影响 这项研究可能导致复杂多智能体系统中更有效的协调，影响机器人和游戏AI等领域。

排序理由 详细介绍多智能体强化学习中一种新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Andrew McAlinden, Caroline Wang, Steven Shi, Arrasy Rahman, Elad Liebman, Peter Stone ·

    N-Agent 临时团队协作的集中式批评者

    arXiv:2610.34799v1 Announce Type: new Abstract: Centralized training with decentralized execution (CTDE) has become the dominant paradigm in multi-agent reinforcement learning (MARL), motivating extensive study of what privileged information should be made available to the critic…

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