Abstrakt. Kooperativa multiagentsystem (MAS) är sådana där flera agenter försöker, genom sitt samspel, att gemensamt lösa uppgifter eller att maximera nyttan. På grund av interaktionen mellan agenterna, multi-agent problem komplexitet kan stiga snabbt med antalet agenter eller deras beteendeförfining. Den utmaning som detta innebär för uppgiften att programmera lösningar på MAS-problem har skapat ett ökat intresse för maskininlärningsteknik för att automatisera sök- och optimeringsprocessen. Vi tillhandahåller en bred kartläggning av den kooperativa fleragentlitteraturen. Tidigare undersökningar inom detta område har till stor del fokuserat på frågor som är gemensamma för specifika delområden (t.ex. förstärkt lärande, RL eller robotik). I denna undersökning försöker vi dra nytta av mångagentiskt lärande inom ett spektrum av områden, inklusive RL, evolutionsberäkning, spelteori, komplexa system, agentmodellering och robotik. Vi finner att denna breda syn leder till en uppdelning av arbetet i två kategorier, var och en med sina egna speciella frågor: att tillämpa en enda inlärare för att upptäcka gemensamma lösningar på multiagentproblem (teaminlärning), eller att använda flera samtidiga inlärare, ofta en per agent (konkurrent lärande). Dessutom diskuterar vi direkt och indirekt kommunikation i samband med lärande, plus öppna frågor i uppgiftsnedbrytning, skalbarhet och adaptiv dynamik. Vi avslutar med en presentation av multi-agent inlärning problemdomäner, och en lista över multi-agent lärande resurser.
Se REF för en enkät om lärande i multiagentsystem.
Cooperative Multi-Agent Learning: The State of the Art
{'venue': 'Autonomous Agents and Multi-Agent Systems', 'journal': 'Autonomous Agents and Multi-Agent Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}