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memento-learning-multi-agent-state-space-representations

Learning multi-agent state space representations

Quelques informations

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.

Une variante consiste à donner une récompense commune aux agents.

Comment apprendre le bon moment auquel doivent se coordonnés les agents ? Quelques ressources dispo :

  • Kok & Vlassis, Utile coordination : Learning indepedenies among cooperative agents.
  • Spaan & Melo IDMG

Détails sur l'IDMG :

  • Interaction Driven Markov Game
  • Les agents peuvent connaitre la position des autres par la communication ou en les détectant avec les capteurs
  • Plus de détails sur l'article de Spaan & Melo...

Learning Coordination States :

  • 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.

CQ-Learning

memento-learning-multi-agent-state-space-representations.txt · Last modified: 2024/10/24 17:44 by 47.128.63.192