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SRMT: Shared Memory for Lifelong Path Planning in Multi-Agent Systems
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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
本研究提出共享递归记忆变换器（SRMT），旨在解决多智能体强化学习中代理行为预测的挑战。SRMT通过汇聚个体工作记忆，促进代理间的信息交换与协调，实验结果表明其在复杂环境中显著提升了多智能体系统的协调能力。
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关键要点
- 本研究提出共享递归记忆变换器（SRMT），旨在解决多智能体强化学习中代理行为预测的挑战。
- SRMT通过汇聚和全球广播个体工作记忆，促进代理之间的信息隐性交换和协调。
- 实验结果表明，SRMT在复杂环境中相较于多种基准，更有效地提升了多智能体系统中的协调能力。
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