通过自动课程学习的多智能体追逐任务求解器
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究介绍了一种结合强化学习和课程学习的灵活求解器（TaskFlex Solver，TFS），能够在二维和三维场景中解决具有多样和动态任务条件的多智能体追捕问题，通过构建基于训练进展的任务分布来提高训练效率和最终性能。实验表明，TFS 在不同场景中的多智能体追捕问题中比基线模型表现更强，并且能够实现接近 100% 的捕获率。
研究将战略性机器人行为学习转化为监督学习问题，通过四足机器人的实验发现监督信号质量与逃避者行为多样性、最优性和建模假设强度相关。机器人在追逐-逃避互动中表现出创造力，努力收集信息并预测意图以提前拦截。
