Förstärkt lärande i fleragentscenarier är viktigt för tillämpningar i verkligheten men innebär utmaningar utöver dem som ses i enagentmiljöer. Vi presenterar en aktörskritisk algoritm som utbildar decentraliserade policyer i multiagentinställningar, med hjälp av centralt beräknade kritiker som delar en uppmärksamhetsmekanism som väljer relevant information för varje agent i varje steg. Denna uppmärksamhetsmekanism möjliggör effektivare och mer skalbar inlärning i komplexa multiagentiska miljöer jämfört med den senaste tidens metoder. Vårt tillvägagångssätt är tillämpligt inte bara på kooperativa miljöer med delade belöningar, utan också individualiserade belöningsinställningar, inklusive kontradiktoriska inställningar, och det gör inga antaganden om agenternas aktionsutrymmen. Som sådan är det tillräckligt flexibelt för att tillämpas på de flesta fleragentiska inlärningsproblem.
Iqbal och Sha REF föreslår en uppmärksamhetsmekanism som gör det möjligt för den centraliserade kritikern att välja relevant information för varje agent.
Actor-Attention-Critic for Multi-Agent Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}