Att lära sig samarbetspolitik för multiagentsystem utmanas ofta av partiell observerbarhet och bristande samordning. I vissa inställningar tillåter strukturen av ett problem en distribuerad lösning med begränsad kommunikation. Här överväger vi ett scenario där ingen kommunikation finns tillgänglig, och istället lär vi oss lokala policyer för alla agenter som kollektivt efterliknar lösningen på ett centraliserat statiskt optimeringsproblem för multiagenter. Vårt huvudsakliga bidrag är en teoretisk informationsram baserad på teori om räntesnedvridning som underlättar analysen av hur väl den resulterande helt decentraliserade politiken kan rekonstruera den optimala lösningen. Dessutom ger denna ram en naturlig förlängning som tar upp vilka noder en agent bör kommunicera med för att förbättra resultatet av sin individuella politik.
REF tillämpade ett informationsteoretiskt ramverk för decentralisering av analysen.
Fully Decentralized Policies for Multi-Agent Systems: An Information Theoretic Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Physics']}