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Google Research Football
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New Transformer Framework Bridges MARL to SARL for Enhanced Coordination
研究人员开发了共识多智能体Transformer（CMAT），一个旨在弥合合作多智能体强化学习（MARL）与分层单智能体强化学习（SARL）的新型框架。CMAT使用Transformer编码器处理大型联合观测空间，并通过分层决策机制解决广泛的联合动作空间问题。该机制自回归地生成一个高级共识向量，使智能体能够在潜在空间中就策略达成一致，并同时生成与顺序无关的动作。在StarCraft II、Multi-Agent MuJoCo和Goog…
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新的CCKS框架通过共识提升多智能体学习
研究人员推出CCKS，一个旨在增强去中心化多智能体强化学习中通信和知识共享的框架。这种新方法通过使智能体能够基于共识提出建议并智能地遵循教师指令，解决了当前动作建议方法的局限性。在Google Research Football和StarCraft II等环境中的实验表明，CCKS提高了合作、学习速度和整体性能。