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想象，初始化和探索：一种有效的多智能体强化学习探索方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的框架，使得多智能体强化学习能够进行迁移学习。通过从其他场景学习到的机动技能，相比于从头学习的智能体，我们的方法在多智能体学习性能方面取得了显著的提升。
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关键要点
- 提出了一种新的框架，使多智能体强化学习能够进行迁移学习。
- 通过统一状态空间为固定大小的输入，适用于不同场景的深度学习策略。
- 在StarCraft Multi-Agent Challenge环境中，迁移学习显著提升了多智能体学习性能。
- 采用课程式迁移学习（CTL），逐步获取同质学习场景中的知识和技能。
- 促进智能体之间和内部的知识传递，实现更复杂异质场景中的高水平学习性能。
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