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Cooperative multi-agent game based on reinforcement learning

High-Confidence Computing 2024年第1期4卷 70-80页

作者： Hongbo Liu College of Information Science and Engineering Northeastern UniversityShenyang 110819China

multi-agent reinforcement learning holds tremendous potential for revolutionizing intelligent systems across diverse ***,it is also concomitant with a set of formidable challenges,which include the effective allocation of credit values to each agent,real-time collaboration among heterogeneous agents,and an appropriate reward function to guide agent *** handle these issues,we propose an innovative solution named the Graph Attention Counterfactual multiagent Actor–Critic algorithm(GACMAC).This algorithm encompasses several key components:First,it employs a multiagent actor–critic framework along with counterfactual baselines to assess the individual actions of each ***,it integrates a graph attention network to enhance real-time collaboration among agents,enabling heterogeneous agents to effectively share information during handling ***,it incorporates prior human knowledge through a potential-based reward shaping method,thereby elevating the convergence speed and stability of the *** tested our algorithm on the StarCraft multi-agent Challenge(SMAC)platform,which is a recognized platform for testing multiagent algorithms,and our algorithm achieved a win rate of over 95%on the platform,comparable to the current state-of-the-art multi-agent controllers.

关键词： collaborative multi-agent Reinforcement learning Credit distribution multi-agent communication Reward shaping

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