DokuWiki

<h2>Learning multi-agent state space representations</h2>
<div class="level2">

</div>

<h3>Quelques informations</h3>
<div class="level3">

<p>
Markov game -> Système multi-agent avec plusieurs sets d'actions, la proba de transition dépend de s, a et s', récompense unique à chaque agent et une transition.
</p>

<p>
Une variante consiste à donner une récompense commune aux agents.
</p>

<p>
Comment apprendre le bon moment auquel doivent se coordonnés les agents ? Quelques ressources dispo :
</p>
<ul>
<li class="level1"> Kok & Vlassis, Utile coordination : Learning indepedenies among cooperative agents.</li>
<li class="level1"> Spaan & Melo IDMG</li>
</ul>

<p>
Détails sur l'IDMG :
</p>
<ul>
<li class="level1"> Interaction Driven Markov Game</li>
<li class="level1"> Les agents peuvent connaitre la position des autres par la communication ou en les détectant avec les capteurs</li>
<li class="level1"> Plus de détails sur l'article de Spaan & Melo...</li>
</ul>

<p>
Learning Coordination States :
</p>
<ul>
<li class="level1"> Identification des états dans lequel un agent devrait prendre en compte les autres agents quand il choisi une action et qu'il y a besoin de coordination sur celle-ci avec un autre agent.</li>
</ul>

</div>

<h3>CQ-Learning</h3>
<div class="level3">

</div>

Enable Complex Tables Editor Height px Turn supplementary image paste support on

Edit summary: Minor changes

Please fill all the letters into the box to prove you're human. C S N F K Please keep this field empty:

DokuWiki

Site Tools

Page Tools