Decentraliserade delvis observerbara Markov-beslutsprocesser (DEC-POMDP) utgör en allmän ram för planering av grupper av samarbetsvilliga agenter som lever i en stokastisk och delvis observerbar miljö. Tyvärr har beräkningar av optimala planer i en DEC-POMDP visat sig vara intractable (NEXP-fullständig), och ungefärliga algoritmer för specifika underklasser har föreslagits. Många av dessa algoritmer förlitar sig på en (ungefärlig) lösning av det centraliserade planeringsproblemet (dvs. att behandla hela teamet som en enda agent). Vi tar en mer decentraliserad strategi, där varje agent bara resonerar över sin egen lokala stat och några okontrollerbara statliga funktioner, som delas av alla teammedlemmar. I motsats till andra tillvägagångssätt modellerar vi kommunikationen som en integrerad del av agentens resonemang, där innebörden av ett budskap är direkt inkodad i den kommunicerande agentens policy. Vi utforskar iterativa metoder för att i stort sett lösa sådana modeller och avslutar med några uppmuntrande preliminära experimentella resultat.
Dessutom har planeringsbaserade RL-metoder använts för att inkludera meddelanden som en integrerad del av den fleragentstärkande inlärningsutmaningen REF.
Decentralized planning under uncertainty for teams of communicating agents
{'venue': "AAMAS '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}