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一种新式的多智能体强化学习（MARL）框架——基于分层共鸣的多智能体强化学习（HC-MARL）深爱五月，由北京航空航天大学的磋磨团队提倡。以下是中枢内容摘要：

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多智能体配合系统的垂死性：

处治单智能体无法完成的复杂任务。利用限制包括工业自动化、自动驾驶、动力照顾和多东说念主在线游戏。

现存挑战：

集会检修与散播实施（CTDE）框架的局限性，如枯竭全局共鸣、通讯支出大、部分可不雅测性问题。

HC-MARL框架的转换点：

通过对比学习构建全局共鸣，增强智能体配合才智。引入分层共鸣机制，优化即时响应和政策规划的均衡。自适当留意机制，吉吉影音自拍偷拍动态挽回共鸣的影响力。

磋磨团队与支持：深爱五月

团队成员包括冯埔、梁俊康等，获得国度重心研发沟通和国度当然科学基金的支持。

HC-MARL框架的中枢想想：

处治CTDE框架在配合任务中的局限性，淫妻交换 小说通过对比学习终了智能体间的配合。

具体终了设施：

使用无标签学问蒸馏（DINO）设施，锻练-学生收罗架构。短期共鸣和遥远共鸣的分层机制。多头留意力机制，动态加权不同脉络的共鸣。

践诺考证：

在Webots仿真环境进行捕食者-猎物、集合和导航任务。与MAPPO和HAPPO算法对比，HC-MARL框架在多个方面发扬更优。

消融磋磨：

测试全局共鸣类别数和共鸣层数对任务发扬的影响。

实质利用考证：

在E-puck机器东说念主群体上进行践诺，考证了HC-MARL框架的实质效力。

参议与明天宗旨：

参议了HC-MARL框架的上风，如全局共鸣构建、分层共鸣机制、自适当留意机制和兼容性。提倡了明天磋磨的宗旨深爱五月，包括优化狡计效力、增强部分可不雅测性处理才智、彭胀实质利用考证、多模态信息和会和东说念主机配合。