智能体语言4

hello，这是鑫鑫鑫的论文分享站，今天分享的文章是Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments，是一篇关于多智能体语言的论文，我们一起看看吧~

本篇论文是继OpenAI团队之前的工作，《Emergence of Grounded Compositional Language in Multi-Agent Populations》发表之后，针对智能体产生symbol（词汇）后，又一个新作，描述了在一个竞争-合作型环境中，有两种不同的角色，行动者(actor)和评论者(critic)。评论者观察行动者的行为，而通过语言沟通，行动者可以从评论者那里获得其他行动者的状态和目标等信息，以此调整自己的行为。

摘要：

• 分析了传统算法在多智能体情况下的困难：Q-learning受到环境内在的非平稳性的挑战，而策略梯度则受到随着智能体数量的增加而增加的方差的挑战。
• 提出了一种actor-critic方法，该方法考虑了其他智能体的行动策略，并且能够成功地学习需要复杂的多智能体协调的策略。
• 引入了一个训练方案，利用每个智能体的策略集合，从而导致更健壮的多智能体策略。
• 展示了与现有的合作和竞争场景中的方法相比，我们的方法的长处，在这种情况下，智能体群体能够发现各种物理和信息协调策略。

1. 引言

强化学习(RL)最近已经被应用于解决具有挑战性的问题，从游戏[24,29]到机器人[18]。在工业应用

最后

以上就是简单朋友为你收集整理的智能体语言4的全部内容，希望文章能够帮你解决智能体语言4所遇到的程序开发问题。

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