Lärande i multiagentsystem lider av det faktum att både staten och handlingen rymdskala exponentiellt med antalet agenter. I detta dokument är vi intresserade av att använda Q-learning för att lära oss de samordnade åtgärderna av en grupp av kooperativa agenter, med hjälp av en gles representation av agenternas gemensamma statliga handlingsutrymme. Vi undersöker först en kompakt representation där agenterna uttryckligen måste samordna sina handlingar endast i en fördefinierad uppsättning stater. Därefter använder vi en samordningsgraf där vi representerar Q-värdena genom värderegler som specificerar samordningsberoendet hos agenterna i särskilda stater. Vi visar hur Qlearning effektivt kan tillämpas för att lära sig en samordnad politik för agenterna inom ramen för ovanstående. Vi demonstrerar den föreslagna metoden på rovdjur-prey domänen, och vi jämför den med andra relaterade multiagent Qlearning metoder.
Sparse cooperative Q-learning är en algoritm som också förutsätter att det finns en samordningskurva REF.
Sparse cooperative Q-learning
{'venue': "ICML '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}