Vi utforskar en samverkande multi-agent förstärkning inlärningsmiljö där ett team av agenter försöker lösa kooperativa uppgifter i delvis observerbara miljöer. I detta scenario är det viktigt att lära sig ett effektivt kommunikationsprotokoll. Vi föreslår en kommunikationsarkitektur som möjliggör riktad kommunikation, där agenter lär sig både vilka meddelanden som ska skickas och vem som ska skicka dem till, enbart från nedströms uppgiftsspecifik belöning utan någon kommunikationsövervakning. Dessutom introducerar vi en flerstegskommunikationsstrategi där agenterna samordnar sig via flera kommunikationsrundor innan de vidtar åtgärder i miljön. Vi utvärderar vår strategi på en mängd olika kooperativa multi-agent uppgifter, av varierande svårigheter, med varierande antal agenter, i en mängd olika miljöer som sträcker sig från 2D rutnät layouter av former och simulerade trafikkorsningar till komplexa 3D inomhusmiljöer. Vi visar på fördelarna med riktad kommunikation och flerstegskommunikation. Dessutom visar vi att de riktade kommunikationsstrategier som man lär sig av agenter är både tolkningsbara och intuitiva.
TarMAC Ref har föreslagit ett riktat kommunikationsprotokoll för att avgöra vem som ska kommunicera med och vilka meddelanden som ska överföras med hjälp av uppmärksamhetsnätverk.
TarMAC: Targeted Multi-Agent Communication
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}