【摘 要】
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在应用深度强化学习控制的多智能体合作系统中,让每个智能体学会动态地关注高相关智能体的信息对促进群体协同至关重要。目前最先进的方法用自注意力模型来计算每个智能体编
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在应用深度强化学习控制的多智能体合作系统中,让每个智能体学会动态地关注高相关智能体的信息对促进群体协同至关重要。目前最先进的方法用自注意力模型来计算每个智能体编码信息的相关性大小,但其编码信息的方式会导致相关性的计算与实际产生偏差,限制群体发现潜在的更优策略。在此基础上,提出一种具有两级注意力机制的算法训练架构,增强智能体对高相关信息的判断力。用该架构在合作导航场景中进行实验,结果表明两级注意力机制可以显著改善群体完成合作任务的效率。
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