Temel Kavramlar
Effektive Auswahl von Nachbaragenten durch Graph-Attention verbessert Multi-Agenten-Systemleistung.
İstatistikler
In diesem Papier wird ein neuartiger Multi-Agenten-Reinforcement-Learning-Algorithmus vorgestellt.
GAMFQ übertrifft bestehende teilweise beobachtbare Mean-Field-RL-Algorithmen.
Experimente zeigen die Überlegenheit von GAMFQ in herausfordernden Aufgaben.
Alıntılar
"GAMFQ nutzt Graph-Attention und Mean Field, um zu beschreiben, wie ein Agent von den Aktionen anderer Agenten beeinflusst wird."
"Die Graph-Attention-Struktur filtert wichtige Proxies heraus, um das Nash-Gleichgewicht besser anzunähern."