研究者提出MARL分离原理与SALT算法
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研究者提出MARL分离原理与SALT算法
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AI 综述
Lucia Pezzetti等作者提出合作多智能体强化学习（MARL）的分离原理，并据此提出SALT算法族。该原理称，群体cost-to-go函数可由最优传输问题给出上界，其传输代价为目标条件化的单智能体cost-to-go函数，从而把多智能体问题简化为学习单智能体策略并用最优传输协调智能体。 SALT的做法是：先用任意标准强化学习算法学习一个目标条件化的单智能体策略，再通过最优传输协调各智能体。上述上界与简化关系为作者在论文中的提法。
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最新进展11月9日 13:00
合作多智能体强化学习的分离原理：SALT 算法报道时间线
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11月9日
- arXiv cs.MA合作多智能体强化学习的分离原理：SALT 算法
研究者提出合作多智能体强化学习（MARL）的分离原理：群体 cost-to-go 函数可由最优传输问题给出上界，其传输代价为目标条件化的单智能体 cost-to-go 函数，从而把多智能体问题简化为学习单智能体策略并用最优传输协调智能体。
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