多エージェントの組合せ最適化問題に対する効率的な並列自己回帰ポリシーの学習

本研究では、並列自己回帰デコーディングを活用することで、多エージェントの組合せ最適化問題を効率的に解決するPARCOというアプローチを提案する。PARCOは、エージェント間の協調を促す特別な通信層と、競合を解決するための優先度ベースの手法を備えている。