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English(EN) Communication Gain and Delay Cost Under Cross-Timestep Delays in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

新指标和框架增强了延迟下的多智能体通信

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为通信增益与延迟成本（CGDC）的新指标，用于评估合作多智能体强化学习系统中通信的有效性，特别是在消息经历跨时间步延迟时。该指标有助于量化信息价值与其过时成本之间的权衡。基于CGDC，提出了一种名为CDCMA的新型Actor-Critic框架，该框架选择性地请求消息，预测未来观测以减轻不对齐，并使用CGDC引导的注意力融合延迟消息。实验表明，CDCMA在各种合作任务中提高了性能、鲁棒性和泛化能力。 AI

影响 引入了新的指标和框架，以改善面临通信延迟的多智能体系统的协调，从而可能提高复杂合作任务的性能。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍多智能体强化学习新指标和框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新指标和框架增强了延迟下的多智能体通信

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Zihong Gao, Hongjian Liang, Lei Hao, Liangjun Ke ·

    Communication Gain and Delay Cost Under Cross-Timestep Delays in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

    arXiv:2604.03785v2 Announce Type: replace Abstract: Communication is essential for coordination in \emph{cooperative} multi-agent reinforcement learning under partial observability, yet \emph{cross-timestep} delays cause messages to arrive multiple timesteps after generation, ind…

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