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离线多智能体强化学习(MARL)研究评估存在不一致性问题,通过比较前人工作发现基准方法在大多数任务中能达到最优结果。提出了简便易行的评估标准方法,纠正了前人工作中的缺陷,提高了离线MARL的实证科学水平。

Hokoff:来自《王者荣耀》的真实游戏数据集及其离线强化学习基准

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-20T00:00:00Z

离线多智能体强化学习(MARL)研究评估存在不一致性问题。通过比较前人工作,发现简单的基准方法在大多数任务中能达到最优结果。提出了简便易行的评估标准方法,纠正了前人工作中的缺陷,提高了离线MARL的实证科学水平。

通过标准基线和评估披露离线多智体增强学习中进展的幻觉

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-06-13T00:00:00Z
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