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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 325 - 330 (6page)
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Knowledge transfer in multi-agent reinforcement learning (MARL) is crucial for improving learning efficiency and performance in various cooperative tasks. However, the large exploration space in MARL often leads to challenges in achieving efficient knowledge transfer. In this study, we introduce a multi-agent network randomization (MANR) method to enhance the generalization ability. By incorporating randomness into the agents’ training data, the MANR method diversifies the state space and leads to more robust learning results, especially when applying to transfer learning. We apply this method in the StarCraft multi-agent challenge (SMAC) environment and demonstrate significant improvements in performance compared to traditional transfer learning approaches. Our results show an 7.29% increase in the test win rate with the MANR method, along with increased robustness, highlighting its effectiveness in stabilizing learning performance. These results suggest that MANR is a promising approach for robust knowledge transfer in MARL, potentially applicable to more complex and dynamic real-world scenarios.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. METHOD
4. EXPERIMENTS
5. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (0)
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