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2024-07-24 talkingdev

多Agent模型探索性能的升级改进

研究人员通过在最大熵框架内添加一种本地Q值学习方法,提高了QMIX的效能,QMIX是一种广受欢迎的多代理强化学习方法。这种改进的方法使得多代理模型在探索过程中能够更有效地学习,同时也提高了模型的整体性能。在多...

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2024-07-23 talkingdev

多Agent模型中的优化探索:改进后的QMIX方法

研究人员已经在最大熵框架内,通过添加一个本地Q值学习方法,改进了多代理强化学习中的一种流行方法QMIX。这种新的方法旨在提升QMIX在复杂多代理环境中的性能,通过引入本地Q值学习方法,可以更准确地捕获每个代理的...

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2024-06-24 talkingdev

论文:QMIX方法对多Agent模型中的更优探索

科研人员已经通过在最大熵框架内增加一种本地Q值学习方法,改进了用于多代理强化学习的流行方法QMIX。这种新的改进方法可以使多代理模型在进行任务处理时,更加精确和高效。本地Q值学习方法的引入,使得每个代理都能...

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