Heterogeneous Multiagent Zero-Shot Coordination by Coevolution

doi:10.1109/TEVC.2024.3485177

Heterogeneous Multiagent Zero-Shot Coordination by Coevolution

2024-01-01

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DOI：10.1109/TEVC.2024.3485177

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生成能够与未见过的伙伴实现零样本协作（ZSC）的智能体是合作多智能体强化学习（MARL）领域的一项新挑战。最近，一些研究通过在训练过程中使智能体接触多样化的伙伴，在ZSC方面取得了进展。它们通常在训练伙伴时涉及自博弈，隐含地假设任务具有同质性。然而，许多现实任务具有异质性，因此先前的方法可能效率低下。本文首次研究了异质性ZSC问题，并提出了一种基于协同进化的通用方法，该方法通过三个子过程协同进化智能体和伙伴的两个种群：1）配对；2）更新；3）选择。在多种异质性任务上的实验结果强调了考虑异质性设置的重要性，并表明我们提出的方法是解决异质性ZSC任务的有前景的方案。据我们所知，我们是首次强调异质性ZSC任务的重要性，并引入了用于解决该问题的有效框架。

Keyword:

Coevolution

evolutionary computation

multiagent reinforcement learning (MARL)

zero-shot coordination (ZSC)

Heterogeneous Multiagent Zero-Shot Coordination by Coevolution

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