이 논문은 다중 에이전트 강화 학습에서 부분적 경쟁 환경에서 상호 협력 정책을 학습하는 방법을 제안한다. 기존 방법들은 상대방의 학습을 일부만 고려하여 한계가 있었지만, 저자들은 상대방의 최적 대응 전략을 모방하는 탐정 에이전트를 활용하는 Best Response Shaping (BRS) 방법을 제안한다.
BRS는 다음과 같은 과정으로 진행된다:
저자들은 이터레이티드 죄수의 딜레마와 동전 게임에서 BRS 에이전트의 성능을 검증하였다. BRS 에이전트는 상대방이 최적 대응을 취하더라도 완전한 협력을 달성하였다. 이는 기존 방법들과 차별화되는 점이다.
toiselle kielelle
lähdeaineistosta
arxiv.org
Tärkeimmät oivallukset
by Milad Aghajo... klo arxiv.org 04-11-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.06519.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä