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Rainbow Delay Compensation: A Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Mitigating Delayed Observations
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出彩虹延迟补偿（RDC）框架，旨在解决多智能体系统中的观察延迟问题。通过扩展去中心化部分可观察马尔可夫决策过程，RDC有效克服个体延迟对强化学习的影响，实验结果显示在多种延迟场景下显著提升性能。
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关键要点
- 本研究提出彩虹延迟补偿（RDC）框架，旨在解决多智能体系统中的观察延迟问题。
- RDC通过扩展去中心化部分可观察马尔可夫决策过程（Dec-POMDP），有效克服个体延迟对强化学习的影响。
- 实验结果表明，在多种延迟场景下，RDC显著提升了多智能体系统的性能并保持了通用性。
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