Masking and Demasking Agents
Reinforcement
Observational Learning
Reinforcement Schedules
Associative Learning
Multi-input and Multi-variable systems
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Jung In Kim1, Young Jae Lee1, Jongkook Heo1
1School of Industrial and Management Engineering, Korea University, Seoul, Republic of Korea.
本研究介绍了M-QMIX,这是一种针对多代理系统的改进深度强化学习 (DRL) 方法. M-QMIX提高了样本效率,减少了复杂环境中的培训时间和数据需求.
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