Vi anser att multi-agent förstärkning inlärningsmiljö med bristfällig information där varje agent försöker maximera sin egen nytta. Belöningsfunktionen beror på det dolda tillståndet (eller målet) för båda agenterna, så agenterna måste härleda de andra spelarnas dolda mål från deras observerade beteende för att lösa uppgifterna. Vi föreslår en ny metod för lärande inom dessa områden: Själv-Other-Modelling (SOM), där en agent använder sin egen politik för att förutsäga den andra agentens handlingar och uppdatera sin tro på deras dolda tillstånd på ett online sätt. Vi utvärderar denna strategi på tre olika uppgifter och visar att agenterna kan lära sig bättre politik med hjälp av sin uppskattning av de andra spelarnas dolda stater, i både kooperativa och kontradiktoriska inställningar.
REF visar att om det andra medlet är tillräckligt likt, kan själva agenten användas för att modellera det andra medlet.
Modeling Others using Oneself in Multi-Agent Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}