MIRL以偏好引导多智能体合作
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MIRL以偏好引导多智能体合作
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AI 综述
Qiyue Xia 和 J. Michael Herrmann 提交论文，提出多目标多智能体强化学习方法 MIRL，利用多目标结构促进智能体合作。论文设计静态 MIRL-S 和动态 MIRL-D 两种变体，并按目标进行反事实信用分配，以评估各智能体对团队目标的贡献。 论文报告，在多目标粒子环境实验中，两种变体都提升了 Pareto 前沿质量，动态 MIRL-D 表现最强。
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最新进展10月28日 12:00
多目标多智能体强化学习中的偏好引导合作报道时间线
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10月28日
- arXiv · Machine Learning多目标多智能体强化学习中的偏好引导合作
研究提出元梯度引导的多目标多智能体强化学习方法 MIRL，以多目标结构促进智能体合作，并设计静态 MIRL-S 和动态 MIRL-D 两种变体。该方法通过按目标进行反事实信用分配，评估智能体对团队目标的贡献；多目标粒子环境实验显示，两种方法均提升了 Pareto 前沿质量，动态变体表现最强。
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