マルチエージェントシステムにおける協調的なジョイントオプション

この論文は、探索と計画を改善するために重要な、マルチエージェントシステムにおける協調的な行動の発見という課題に取り組んでいます。共同状態空間の指数関数的な増大は、協調的なオプションの設計を困難にします。この論文の新規性は、共同状態の抽象化と、同期パターンを捉えるためのニューラルグラフラプラシアン推定器の使用にあり、既存の方法よりも強力な協調性をもたらします。「広がり」と「フェルマー」状態に焦点を当てることで、協調性を測定し促進するための新しい視点を提供します。

• •マルチエージェントシステムにおける協調行動の発見という課題に取り組んでいます。
• •状態空間を圧縮するための新しい共同状態の抽象化を提案しています。
• •同期パターンを捉えるために、ニューラルグラフラプラシアン推定器を使用しています。
• •協調性を測定し促進するために、「広がり」と「フェルマー」状態に焦点を当てています。
• •代替方法と比較して、より強力なダウンストリーム協調能力を示しています。