Vi använder enkelagent- och fleragentsförstärkande lärande (RL) för att lära dialog i ett resursfördelningsscenario. Två agenter lär sig samtidigt genom att interagera med varandra utan behov av simulerade användare (SU) att träna mot eller corpora att lära av. I synnerhet jämför vi Qlearning, Policy Hill-Climbing (PHC) och Win eller Learn Fast Policy Hill-Climbing (PHC-WoLF) algoritmer, varierande scenario komplexitet (tillstånd rymdstorlek), antal utbildningsepisoder, inlärningshastighet, och prospekteringsfrekvens. Våra resultat visar att generellt Q-learning misslyckas med att konvergera medan PHC och PHC-Wolf alltid konvergerar och presterar på samma sätt. Vi visar också att mycket höga gradvis minskande prospekteringsgrader krävs för konvergens. Vi drar slutsatsen att multiagent RL av dialog politik är ett lovande alternativ till att använda singelagent RL och SUs eller lära sig direkt från corpora.
Georgila m.fl. REF diskuterade att tillämpa multiagentisk RL för policyinlärning i ett förhandlingsscenario för resurstilldelning.
Single-Agent vs. Multi-Agent Techniques for Concurrent Reinforcement Learning of Negotiation Dialogue Policies
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}