May, 2023
集中式培训与分散式执行框架对于多智能体强化学习而言是否足够集中?
Is Centralized Training with Decentralized Execution Framework Centralized Enough for MARL?
Yihe Zhou, Shunyu Liu, Yunpeng Qing, Kaixuan Chen, Tongya Zheng...
TL;DR本文介绍了一种名为 CADP(Centralized Advising and Decentralized Pruning)的框架,解决了现有的 CTDE 框架无法充分利用全局信息的问题,在保证了各个智能体独立策略的同时,通过启用显式的通信渠道,实现了智能体之间的有效信息交流与更加集中的训练,最终在 StarCraft II 和 Google Research Football 等基准测试中取得了优秀的性能表现。