论文：QMIX方法对多Agent模型中的更优探索
talkingdev • 2024-06-24
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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，使得每个代理都能更好地理解其在整体任务中的角色和贡献，从而提高其自我调整和决策的能力。此外，最大熵框架的使用也有助于提升模型的学习和预测能力，使得多代理在面对复杂环境变化时，能更好地进行决策和应对。