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Hokoff：来自《王者荣耀》的真实游戏数据集及其离线强化学习基准
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原文中文，约500字，阅读约需1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）是一个新兴领域，但存在基准和评估协议的不一致性问题。
- 当前的评估方法在测量新算法性能上存在显著缺陷。
- 通过与前人工作的比较，提出了简单且有效的基准方法，能够在多种任务中达到最优结果。
- 在47个数据集中的35个（约75%）中，新的基准方法达到了或超越了现有的最优结果。
- 新的基准方法通常优于更复杂的算法。
- 引入的评估标准方法纠正了前人工作的缺陷，为未来的比较研究提供了参考。
- 提议的方法结合可靠的基准和对比结果，可能会提高离线MARL的实证科学水平。
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