Multi-Agent Synchronization Tasks

在多智能体强化学习（MARL）中，协调在增强智能体的性能方面起着至关重要的作用，超越了它们仅通过合作所能实现的性能。智能体行动的相互依赖性，以及通信的必要性，导致了一个需要有效协调的领域。本文介绍并定义了$\textit{多智能体同步任务}$（MSTs），这是多智能体任务的一个新的子集。我们描述了一个MST，我们称之为$\textit{同步捕食者-猎物}$，提供了详细的描述，这将成为评估最近最先进的（SOTA）MARL算法的基础，这些算法专门设计用于通过使用通信策略来解决协调挑战。此外，我们提供了实证证据，揭示了评估解决MSTs的算法的局限性，证明它们在需要通信的情况下无法有效地扩展到超过2个智能体的协调任务。最后，结果引发了关于最近SOTA方法在复杂协调任务（即MSTs）中适用性的问题，并促进对其在这种情况下局限性的潜在原因进行进一步探索。

本论文旨在解决多智能体协调问题，并提出了一种新的多智能体同步任务（MST）的定义和描述，以评估最新的针对协调挑战的多智能体强化学习算法。此外，论文还探讨了这些算法在需要通信的情况下解决MST的局限性。

本论文的关键思路是提出了一种新的多智能体同步任务（MST），并评估了最新的针对协调挑战的多智能体强化学习算法在解决MST时的局限性。

论文提出了一种新的多智能体同步任务（MST）的定义和描述，并评估了最新的针对协调挑战的多智能体强化学习算法在解决MST时的局限性。实验结果表明，这些算法在需要通信的情况下解决MST的能力受到限制。该论文的实验使用了开源代码，并提供了数据集。该论文提出的MST问题和算法的局限性值得进一步研究。

最近的相关研究包括： 1. Multi-Agent Reinforcement Learning: A Selective Overview of Theories and Algorithms 2. Learning Multi-Agent Communication with Backpropagation 3. A Survey of Multi-Agent Reinforcement Learning 4. Cooperative Multi-Agent Control Using Deep Reinforcement Learning