通过协作多智能体深度强化学习的 AI 智能体协作
多智能体系统
2019-07-02 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
许多涉及多个交互智能体的 AI 任务要求智能体学会合作与协作以有效执行任务。在此我们开发并评估了多种多智能体协议，以训练智能体在网格足球中与队友协作。我们针对采用智能手写策略的队伍训练并评估了多智能体方法。作为基线，我们以无通信方式并发且独立地训练智能体。我们的协作协议包括参数共享、带通信的协调学习，以及反事实策略梯度。对抗手写策略队伍时，参数共享训练队伍与协调学习训练队伍表现最佳，分别对 89.5% 与 94.5% 的回合得分。对抗参数共享队伍时，经对抗训练后协调学习队伍在 75% 的回合得分，表明其是我们方法中最具适应性的。我们从工作中获得的见解可应用于其他多智能体协作有益的领域。
引用
@article{arxiv.1907.00327,
title = {Collaboration of AI Agents via Cooperative Multi-Agent Deep Reinforcement Learning},
author = {Niranjan Balachandar and Justin Dieter and Govardana Sachithanandam Ramachandran},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.00327},
year = {2019}
}
备注
9 pages, 7 figures, 2 tables