研究者提出零和团队博弈的均值场PPO扩展MF-MAPPO
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研究者提出零和团队博弈的均值场PPO扩展MF-MAPPO
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AI 综述
Bhavini Jeloka、Yue Guan 和 Panagiotis Tsiotras 提出 MF-MAPPO，将 PPO 扩展到零和团队博弈的平均场框架，兼顾队内合作与队间竞争。 该方法每队仅使用共享 actor 和极简信息 critic，可直接在有限种群模拟器上训练，并部署到数千智能体的场景。上述效果出自研究者自述，尚未见独立验证。
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最新进展10月22日 12:00
MF-MAPPO：用平均场交互学习大规模竞争团队行为报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- arXiv cs.MAMF-MAPPO：用平均场交互学习大规模竞争团队行为
研究者提出 MF-MAPPO，将 PPO 扩展到零和团队博弈的平均场框架，兼顾队内合作与队间竞争，每队仅用共享 actor 和极简信息 critic，可直接在有限种群模拟器上训练并部署到数千智能体的场景。
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