Att lära sig när man ska kommunicera och göra det effektivt är viktigt i multiagentiska uppgifter. Nya arbeten visar att kontinuerlig kommunikation möjliggör effektiv utbildning med back-propagation i multiagent-scenarier, men har begränsats till fullt samarbetsvilliga uppgifter. I detta dokument presenterar vi Individualized Controlled Continuous Communication Model (IC3Net) som har bättre utbildning effektivitet än enkel kontinuerlig kommunikation modell, och kan tillämpas på semi-kooperativa och konkurrenskraftiga inställningar tillsammans med kooperativa inställningar. IC3Net kontrollerar kontinuerlig kommunikation med en gating mekanism och använder individualiserade belöningar för varje agent för att få bättre prestanda och skalbarhet samtidigt fastställande kredittilldelning frågor. Med hjälp av olika uppgifter inklusive StarCraft BroodWars TM utforska och bekämpa scenarier, visar vi att vårt nätverk ger bättre prestanda och konvergens än baslinjerna när skalan ökar. Våra resultat förmedlar att IC3Net agenter lär sig när man ska kommunicera baserat på scenario och lönsamhet.
REF föreslog den individualiserade kontrollerade kontinuerliga kommunikationsmodellen, som är en utvidgning av CommNet i konkurrensmiljö.
Learning when to Communicate at Scale in Multiagent Cooperative and Competitive Tasks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}