BriefGPT - AI 论文速递
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基于邻域的因素化多智能体演员-评论家算法的多机器人协调学习
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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
本研究提出Loc-FACMAC算法，解决多智能体强化学习中个体动作评估不准确的问题。通过引入邻域概念，提升策略评估的准确性，实验结果显示性能提升可达108%。
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关键要点
- 本研究提出Loc-FACMAC算法，解决多智能体强化学习中个体动作评估不准确的问题。
- 引入邻域概念，提升策略评估的准确性。
- 实验结果显示，Loc-FACMAC在多个环境中的性能提升可达108%。
- 该算法在去中心化系统中改善了个体机器人动作影响评估的精准度。
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