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多智能体探索的主动神经拓扑映射
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种名为MANTM的方法，用于改善多智能体探索任务的效率和泛化能力。通过构建包含主要节点和对应虚拟节点的图形，以及使用图神经网络从粗到细的方式捕捉智能体与图节点之间的相关性进行全局目标选择。在模拟器Habitat中进行广泛实验，发现MANTM可以将步骤至少减少26.40％和7.63％。
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关键要点
- 提出了一种名为MANTM的方法，旨在改善多智能体探索任务的效率和泛化能力。
- MANTM通过构建包含主要节点和对应虚拟节点的图形来实现目标选择。
- 使用图神经网络从粗到细的方式捕捉智能体与图节点之间的相关性。
- 在模拟器Habitat中进行广泛实验，验证了MANTM的有效性。
- 实验结果显示，MANTM在未见过的场景中，步骤减少至少26.40％和7.63％，优于基于规划和基于强化学习的方法。
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