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多智能体合作强化学习中的通信.pdf

多智能体合作强化学习中的通信.pdf
这份文档是一篇关于多智能体强化学习（MARL）中通信的研究论文。它探讨了如何在多智能体系统中实现有效的通信，以提高协作能力和系统性能。 论文首先回顾了强化学习（RL）和深度强化学习（DRL）的基础知识，并介绍了多智能体深度强化学习（MADRL）面临的挑战，例如环境的非平稳性和通信问题。 论文提出了两种新的通信方法： 1. **基于记忆驱动的通信（Memory-driven Communication）**: 该方法利用一个共享的记忆设备，允许智能体通过可学习的读写操作来交换信息。智能体可以学习使用该记忆设备来共享当前和过去的经验，从而形成一个共享的世界表征。 2. **基于连接驱动的通信（Connectivity-driven Communication）**: 该方法学习一个动态的通信图，其中节点代表智能体，边代表智能体之间可以交换的信息。该方法使用一种基于图扩散模型的注意力机制来控制信息的流动。 此外，论文还提出了一个无人机（UAV）环境，用于模拟无人机的协作任务，例如编队飞行和目标跟踪。该环境具有现实世界的约束，例如风速和电池寿命。 论文通过实验评估了所提出的通信方法和一些现有的MARL算法。实验结果表明，所提出的方法能够学习有效的协作策略，并且在某些任务中优于其他算法。 论文还分析了所学习的通信模式，揭示了智能体如何在不同环境中使用通信。 最后，论文讨论了多智能体强化学习的伦理影响，并提出了未来的研究方向。 总而言之，该论文探索了多智能体强化学习中通信的重要性，并提出了两种新的通信方法，并进行了实验验证。该研究为解决多智能体系统中的协作问题提供了有价值的见解。
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