多智能体强化学习论文——SEAC（NIPS 2020)

于 2021-09-12 17:23:03 发布
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分类专栏： 多智能体强化学习 文章标签： 自动驾驶 深度学习 机器学习
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存在的问题&研究动机&研究思路

  1. 在稀疏奖励的环境下，多智能体的exploration存在效率不足的问题。
  2. 在IAC的基础上尝试加入重要性采样，使得每次更新智能体 i i i的参数时，不再仅仅使用智能体 i i i的数据，而是使用所有智能体的数据进行智能体 i i i数据的更新。
  3. 对于原始的IAC算法是on-policy的，而SEAC则是off-poligy的。

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