
다양한 대칭성을 활용하여 에이전트 간 제로샷 협력을 향상시킬 수 있는 등변환 신경망 모델을 제안한다.


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다양한 대칭성을 활용한 제로샷 협력을 위한 등변환 신경망



본 연구는 다양한 에이전트 간 협력을 위해 확장 가능한 이종 다중 에이전트 강화학습 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 에이전트 수가 변화하는 상황에서도 유연한 역할 분담과 협력이 가능하다.



다양한 에이전트 간 협력을 위한 확장 가능한 이종 다중 에이전트 강화학습



다양한 적대적 환경 시나리오를 생성하여 사전 학습된 다중 에이전트 정책의 전략적 취약점을 드러내는 접근법



다양성 조명을 통한 강건성을 위한 다중 에이전트 진단
