一种集群通信的多智能体强化学习算法
Transactions of Shenyang Ligong University（2021）
Abstract
人工智能中的许多任务需要多个智能体的协作,而智能体间有效通信是进行高效协作不可或缺的一步.为保证智能体间的通信高效,提出一种集群通信的多智能体强化学习算法MACDDPG,采用一种智能体集群机制将每个智能体分成不同的智能体群,只允许智能体群内部的智能体进行通信;为加速收敛,采用集中训练、分散执行的框架;以多智能体粒子环境MPE为测试环境,设置多个不同的智能体相互协作来共同完成的任务.实验表明:在MPE环境中的4种任务场景下,使用MACDDPG算法比使用其他算法得分更高,且收敛速度更快;通过消融实验验证了 MACDDPG算法中集群模块的有效性.
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