Bayesianska metoder för att stärka inlärningen gör det möjligt att uttryckligen beakta modellosäkerheten och erbjuda ett principfast sätt att hantera avvägningen mellan prospektering och exploatering. För multiagentsystem har det dock funnits få sådana metoder, och ingen av dem gäller problem med statsosäkerhet. I detta dokument fyller vi denna lucka genom att föreslå en BRL-ram för delvis observerbara beslutsprocesser för multiagenter. Den betraktar ett team av agenter som arbetar på ett centraliserat sätt, men har osäkerhet om både tillstånd och miljömodell, vilket i huvudsak omvandlar inlärningsproblemet till ett planeringsproblem. För att hantera komplexiteten i detta planeringsproblem och andra planeringsproblem med ett stort antal åtgärder och observationer föreslår vi ett nytt skalbart tillvägagångssätt baserat på urvalsbaserad planering och faktoriserade värdefunktioner som utnyttjar struktur som finns i många multiagentinställningar. Experimentella resultat visar att vi kan erbjuda högkvalitativa lösningar på stora problem även med en stor mängd initial modellosäkerhet. Vi visar också att vårt tillvägagångssätt gäller i den (traditionella) planeringsmiljön, vilket visar på betydligt effektivare planering i faktoriserade miljöer.
I samband med MPOMDP erbjuder faktoriserat värde delvis observerbart Monte Carlo planering REF en viss skalbarhet genom att faktorisera den gemensamma värdefunktionen för att utnyttja strukturen i multiagentsystem.
Scalable planning and learning for multiagent POMDPs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}