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【24h】

ジレンマ問題に対するマルチエージェント強化学習法

机译:困境问题的多功能加固学习方法

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摘要

本稿では,ジレンマ問題に有効な方法として,自分の収益を高くするために他エージェントに期待する方策を考えて学習する方法を提案する.期待する方策と他エージェントの行動選択が同じである状況では,エージェントは互いに収益の高い行動を学習していると考えられるため,提案法により広範囲のジレンマ問題で協調行動の獲得が期待できる.提案法をNIPDと共有地の悲劇問題に適用した実験により,従来法と比較してより正確に協調行動を獲得できることを示す.
机译:在本文中,我们提出了一种学习和解其他代理商,这些代理商将收入增加,作为困境问题的有效方法。在采取预期措施和其他代理的行动选择的情况下,认为代理被认为是彼此学习高动作,因此可以期望通过各种困境问题获取协调行为。应用于NIPD和共享区域悲剧问题的实验表明,与传统方法相比,我们可以更准确地获得更多协调的行为。

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