Fugu-MT 論文翻訳(概要): Solving Collaborative Dec-POMDPs with Deep Reinforcement Learning Heuristics

論文の概要: Solving Collaborative Dec-POMDPs with Deep Reinforcement Learning Heuristics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15411v5
Date: Sun, 2 Jun 2024 19:41:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-04 23:45:37.336467
Title: Solving Collaborative Dec-POMDPs with Deep Reinforcement Learning Heuristics
Title（参考訳）: 深層強化学習ヒューリスティックを用いた協調型Dec-PMMDPの解法
Authors: Nitsan Soffair,
Abstract要約: このような問題を解決するアルゴリズムを提供する。最初の段階では、単一エージェントの問題を解決し、ポリシーを得る。第2段階では、単一エージェントポリシーを用いてマルチエージェント問題を解く。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: WQMIX, QMIX, QTRAN, and VDN are SOTA algorithms for Dec-POMDP. All of them cannot solve complex agents' cooperation domains. We give an algorithm to solve such problems. In the first stage, we solve a single-agent problem and get a policy. In the second stage, we solve the multi-agent problem with the single-agent policy. SA2MA has a clear advantage over all competitors in complex agents' cooperative domains.
Abstract（参考訳）: WQMIX、QMIX、QTRAN、VDNはDec-POMDPのためのSOTAアルゴリズムである。これらはいずれも複雑なエージェントの協調ドメインを解くことはできない。このような問題を解決するアルゴリズムを提供する。最初の段階では、単一エージェントの問題を解決し、ポリシーを得る。第2段階では、単一エージェントポリシーを用いてマルチエージェント問題を解く。 SA2MAは、複雑なエージェントの協調ドメインにおける全ての競合に対して明らかな優位性を持っている。

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