【标题】Enhancing cooperation by cognition differences and consistent representation in multi-agent reinforcement learning（多智能体强化学习中认知差异与一致表示增强合作）

【作者团队】Ge, Hongwei, Ge, Zhixin, Sun, Liang。 Dalian University of Technology

【发表日期】8 January, 2022

【论文链接】https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s10489-021-02873-7.pdf

【推荐理由】多智能体强化学习能够有效地处理需要不同个体协作的任务。在可扩展和不稳定的环境中，通信对于增强智能体之间的协作起着重要的作用。智能体之间如何协作探索有效的信息是一个亟待解决的关键问题。本文提出了一种具有认知差异和一致表示的多智能体强化学习算法（CDCR）。认知差异标准的制定是为了探索不同主体所拥有的信息，帮助每个主体更好地理解其他主体。本文进一步训练一个认知编码网络来获得每个智能体的全局认知一致性表示，然后利用该表示来实现智能体对环境的认知一致性。捕食者-食饵的实验结果表明，所提出的认知差异可以实现个体间的有效沟通；星际争霸II的结果表明，在最佳情况下，同时考虑认知差异和一致性表示可以将基线算法的测试成功率提高29%。

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