研究人员发布受约束多智能体强化学习方法CA-MAMBA
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研究人员发布受约束多智能体强化学习方法CA-MAMBA
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AI 综述
Raz Shmueli等研究人员在arXiv发布预印本论文，提出基于多智能体世界模型预测成本的受约束强化学习方法CA-MAMBA，将大部分受限策略更新转移至模型想象中。 论文摘要称，在中位数SMAC配置下，较强的无模型基线所需交互量是CA-MAMBA的10至20倍；在同等预算下，CA-MAMBA获得的MAMuJoCo奖励达基线的2.8至12倍。受控测试显示，该方法将成本盲学习器的成本降低一半以上，并满足了严格的连续控制限制。
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最新进展10月15日 14:09
基于想象的受限多智能体强化学习报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv · 工业智能研究摘要基于想象的受限多智能体强化学习
预印本摘要称，CA-MAMBA通过在多智能体世界模型中预测成本，将大部分受限策略更新转移至想象中。在中位数SMAC配置下，较强的无模型基线所需交互量是CA-MAMBA的10至20倍，且同等预算下CA-MAMBA获得的MAMuJoCo奖励达基线的2.8至12倍。受控测试显示，该模型使成本盲学习器成本降低一半以上，并满足了严格连续控制限制。
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