基于层次一致性的多智能体强化学习在多机器人协作任务中的应用
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。多代理强化学习中的中央化训练与分散执行框架存在全局状态引导和地方观测依赖的差距。通过引入基于分层一致性的多智能体强化学习框架，采用对比学习来促进智能体之间的全局一致性，从而实现协同行为而无需直接通信。该框架允许智能体从地方观测中形成全局一致性，并在执行期间将其作为额外信息来指导协同行动，通过多层次的一致性满足各种任务的动态需求。采用自适应注意机制调整每个一致性层的影响，优化即时反应和战略规划...
该研究提出了一种基于分层一致性的多智能体强化学习框架，通过对比学习促进智能体之间的全局一致性，实现协同行为而无需直接通信。该框架允许智能体从地方观测中形成全局一致性，并通过自适应注意机制调整每个一致性层的影响，以适应特定任务的要求。实验结果表明，该框架在多机器人系统中取得了显著的进展。
