Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Игры с нулевой суммой
Сценарии, в которых выигрыш одного агента точно соответствует потерям других агентов, создавая строгую конкуренцию.
Чисто кооперативные игры
Среды, в которых все агенты имеют общую цель и максимизируют коллективное вознаграждение.
Обучение через коммуникацию
Агенты учатся разрабатывать и использовать протоколы коммуникации для координации своих действий.
Централизованно-децентрализованное MARL
Архитектура, где обучение использует глобальную информацию, но выполнение полностью децентрализовано.
Теория, применяемая в MARL
Применение концепций равновесия Нэша и смешанных стратегий в многозадательном обучении.
Мультиагентное исследование
Стратегии исследования, адаптированные к мультиагентным средам, где действия других агентов влияют на исследование.
Иерархическое многoагентное обучение
Структуры обучения, в которых агенты организованы в иерархии с различными уровнями принятия решений.
Динамическое формирование команд
Агенты учатся формировать и адаптировать команды в соответствии с требованиями задачи.
MARL Adversarial
Сценарии, в которых некоторые агенты действуют как противники, чтобы повысить устойчивость других агентов.
МногоАгентное Распределение Ресурсов
Оптимальное распределение ограниченных ресурсов между несколькими обучающимися агентами.
MARL Continu
Мультиагентное обучение в непрерывных пространствах действий, применимое в робототехнике и управлении.
Масштабируемость в MARL
Техники, позволяющие обучению эффективно работать с большим количеством агентов.
Консенсус мультиагентов
Механизмы, с помощью которых агенты достигают согласия по общим решениям или состояниям.
MARL Частично Наблюдаемый
Обучение, при котором каждый агент имеет лишь частичное представление о глобальном состоянии окружающей среды.