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通过标准基线和评估披露离线多智体增强学习中进展的幻觉
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
离线多智能体强化学习（MARL）研究评估存在不一致性问题。通过比较前人工作，发现简单的基准方法在大多数任务中能达到最优结果。提出了简便易行的评估标准方法，纠正了前人工作中的缺陷，提高了离线MARL的实证科学水平。
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关键要点
- 离线多智能体强化学习（MARL）研究存在基准和评估协议的不一致性问题。
- 现有方法在测量新算法性能方面存在显著缺陷。
- 简单的基准方法在大多数任务中能达到最优结果，尤其在47个数据集中有35个（约75%）超越了当前号称的最优结果。
- 基准方法通常优于更复杂的算法。
- 提出了简便易行的评估标准方法，纠正了前人工作的缺陷。
- 提供了具有统计学可靠性的基准实现结果，为未来的比较研究提供参考。
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