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Scaling Multi-Agent Reinforcement Learning for Underwater Acoustic Tracking via Autonomous Vehicles
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内容提要
本研究提出了一种迭代蒸馏方法，旨在解决多目标跟踪和快速运动目标的计算挑战。该方法将高保真模拟转化为简化的GPU加速环境，跟踪精度误差低于5米，为自主车队控制提供了可扩展框架，显著提升样本效率。
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关键要点
- 本研究提出了一种迭代蒸馏方法，旨在解决多目标跟踪和快速不可预测运动目标的计算挑战。
- 该方法将高保真模拟转化为简化的GPU加速环境，同时保持高层次动态。
- 研究结果表明，提出的方法在跟踪精度上保持误差低于5米。
- 该方法为自主车队控制提供了可扩展的框架，显著提升了样本效率。
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