Real-world artificiell intelligens (AI) applikationer kräver ofta flera agenter för att arbeta i ett samarbete. Effektivt lärande för intraagentisk kommunikation och samordning är ett nödvändigt steg mot allmän AI. I detta papper tar vi StarCraft strid spel som testscenario, där uppgiften är att samordna flera agenter som ett team för att besegra sina fiender. För att upprätthålla en skalbar men effektiv kommunikationsprotokoll, introducerar vi en multiagent tvåvägs-koordinerat nätverk (BiCNet ['bIknet]) med en vektoriserad förlängning av skådespelare-kritisk formulering. Vi visar att BiCNet kan hantera olika typer av strider under olika terränger med godtyckligt antal AI agenter för båda sidor. Vår analys visar att utan någon övervakning såsom mänskliga demonstrationer eller märkta data, BiCNet kunde lära sig olika typer av samordningsstrategier som liknar dessa av erfarna spelare. Dessutom är BiCNet lätt att anpassa till uppgifterna med heterogena agens. I våra experiment utvärderar vi vår strategi mot flera baslinjer under olika scenarier; den visar den senaste prestandan och har potentiella värden för storskaliga real-world-applikationer.
Peng m.fl. REF införde ett dubbelriktat multiagent-koordinerat nätverk med en vektoriserad förlängning av skådespelare-kritisk formulering, som kan lära sig olika typer av kooperativa och konkurrenskraftiga strategier för stridsscenariot i Star Craft spelet.
Multiagent Bidirectionally-Coordinated Nets for Learning to Play StarCraft Combat Games.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}