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Enhancing Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning with State Modelling and Adversarial Exploration
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内容提要
本研究提出了一种新颖的状态建模框架，旨在解决多智能体深度强化学习中的合作学习挑战。该框架通过推断非可观察状态的信念表征，优化智能体的探索和合作策略。实验结果表明，MARL SMPE算法在复杂合作任务中表现优于现有算法。
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关键要点
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本研究提出了一种新颖的状态建模框架，旨在解决多智能体深度强化学习中的合作学习挑战。
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该框架通过推断非可观察状态的信念表征，优化智能体的探索和合作策略。
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实验结果表明，MARL SMPE算法在复杂合作任务中表现优于现有算法。
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