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多智能体强化学习中代理人互动的成本高效泛化定量化
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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
本研究探究了多智能体强化学习中的泛化性挑战，并通过度量智能体间的交互强度证实，训练中采用更多多样的协同智能体可以提高自我智能体的泛化能力。同时，基于交互强度的资源分配方法也可以在有限的计算预算下获得更高的性能。
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关键要点
- 本研究探究了多智能体强化学习中的泛化性挑战。
- 通过度量智能体间的交互强度（Level of Influence, LoI）来分析训练效果。
- 证实在不同场景中，采用更多多样的协同智能体可以提高自我智能体的泛化能力。
- 基于LoI的资源分配方法在有限计算预算下能获得更高性能，优于均匀分配。
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