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多智能体强化学习算法评估Hard模式来了!浙大、南栖仙策联手推出

AIxiv专栏促进学术交流,浙江大学与南栖仙策推出SMAC-HARD环境,支持可编辑对手策略,提升多智能体强化学习的挑战性。研究表明,传统算法在此环境中难以维持高胜率,突显策略转移的局限性。希望SMAC-HARD为MARL社区提供新的研究平台。

多智能体强化学习算法评估Hard模式来了!浙大、南栖仙策联手推出

机器之心
机器之心 · 2025-01-05T12:02:02Z

本研究提出了SMAC-HARD基准,旨在解决多智能体强化学习中对手策略多样性不足的问题。通过支持可定制的对手策略和无监督自我对弈,增强了训练的鲁棒性,促进了多智能体强化学习算法的发展。

SMAC-Hard: Enabling Mixed Opponent Strategy Scripts and Self-Play in SMAC

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-23T00:00:00Z
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