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分布式价值分解网络与网络化智能体
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内容提要
本研究提出了一种分布式价值分解网络（DVDN），旨在解决部分可观测条件下的分布式训练问题。DVDN能够生成联合Q函数并将其分解为各个智能体的Q函数，适用于无法集中训练的场景。研究结果表明，DVDN在十个多智能体强化学习任务中表现出与集中训练相似的效果。
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关键要点
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本研究提出了一种分布式价值分解网络（DVDN）。
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DVDN旨在解决部分可观测条件下的分布式训练问题。
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该网络能够生成联合Q函数，并将其分解为各个智能体的Q函数。
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DVDN适用于无法集中训练的场景。
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智能体通过与物理环境交互和相互沟通进行学习。
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研究结果表明，DVDN在十个多智能体强化学习任务中表现出与集中训练相似的效果。
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尽管存在通信中的信息损失，DVDN依然表现出良好的效能。
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