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innsikt - マルチエージェント強化学習
協調型マルチエージェント強化学習における非定常性への対処のための補助的優先順位付け: XP-MARL
マルチエージェント強化学習における非定常性の課題に取り組むため、エージェントの優先順位付けと高優先順位エージェントの先行行動を活用することで、学習プロセスの安定化と調整の向上を図る。
電気自動車充電ネットワークの効率的な制御のための集中型vs分散型マルチエージェント強化学習
集中型と分散型のマルチエージェント強化学習アプローチを提案し、電気自動車充電ネットワークの効率性、スケーラビリティ、公平性を向上させる。
高いリプレイ比が多様なマルチエージェント強化学習を可能にする
高いリプレイ比を使うことで、マルチエージェント強化学習のサンプル効率を大幅に向上させることができる。
注意力駆動型マルチエージェント強化学習: 専門知識を活用した意思決定の向上
本研究では、ドメイン知識を行動レベルに統合し、注意力メカニズムを活用することで、マルチエージェント強化学習の効率を向上させる新しい手法を提案する。
協力型マルチエージェント強化学習のための大規模近傍探索
大規模近傍探索(MARL-LNS)フレームワークを提案し、既存の深層MARL手法を低レベルアルゴリズムとして使用することで、訓練時間を大幅に短縮しつつ同等の性能を達成する。
協調的マルチエージェント強化学習のための潜在的な時間的疎なコーディネーショングラフの推論
本論文では、エージェントの過去の観察軌跡を利用して、エージェント間の関係を表す潜在的な時間的疎なコーディネーショングラフを効率的に推論する手法を提案する。提案手法は、エージェントの理解を深めるために、予測未来と推論現在の2つの重要な特徴を備えたグラフを学習する。これにより、エージェントは過去の経験と現在の情報を活用して効果的に協調できるようになる。
新しいアプローチを使用した、サンプルと通信効率の高い完全分散型MARLポリシー評価
論文は、完全分散型MARLポリシー評価におけるサンプルと通信の複雑さを低減するための新しいアプローチが有効であることを示しています。
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