Många verkliga uppgifter involverar flera agenter med partiell observerbarhet och begränsad kommunikation. Lärande är utmanande i dessa miljöer på grund av lokala synpunkter på agenter, som uppfattar världen som icke-stationär på grund av att samtidigt utforska lagkamrater. Metoder som lär sig specialiserad politik för enskilda uppgifter möter problem när de tillämpas på den verkliga världen: inte bara måste agenter lära sig och lagra distinkta strategier för varje uppgift, men i praktiken är uppgifters identiteter ofta inte observerbara, vilket gör dessa strategier otillämpliga. Detta dokument formaliserar och tar upp problemet med multi-task multi-agent förstärkning lärande under partiell observerbarhet. Vi inför ett decentraliserat sätt att lära sig en enda uppgift som är robust för samtidiga interaktioner mellan lagkamrater, och presenterar ett tillvägagångssätt för att destillera en enda uppgift till en enhetlig politik som fungerar bra över flera relaterade uppgifter, utan uttryckligt tillhandahållande av uppgiftsidentitet.
Ett annat tillvägagångssätt för lärande med flera uppgifter REF där flera aktörer samordnar för att maximera sina resultat i relaterade uppgifter utan uttrycklig uppgiftskunskap, dvs. partiell observerbarhet.
Deep Decentralized Multi-task Multi-Agent Reinforcement Learning under Partial Observability
{'venue': 'Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning (ICML 2017), Sydney, Australia, PMLR 70:2681-2690, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}