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LINDA: multi-agent local information decomposition for awareness of teammates

Science China(Information Sciences) 2023年第8期66卷 152-168页

作者： Jiahan CAO Lei YUAN Jianhao WANG Shaowei ZHANG Chongjie ZHANG Yang YU De-Chuan ZHAN National Key Laboratory for Novel Software Technology Nanjing University Institute for Interdisciplinary Information Sciences Tsinghua University Polixir Technologies

In cooperative multi-agent reinforcement learning(MARL), where agents only have access to partial observations, efficiently leveraging local information is critical. During long-time observations, agents can build awareness for teammates to alleviate the restriction of partial observability. However, previous MARL methods usually neglect awareness learning from local information for better collaboration. To address this problem, we propose a novel framework, multi-agent local information decomposition for awareness of teammates(LINDA), with which agents learn to decompose local information and build awareness for each teammate. We model the awareness as stochastic random variables and perform representation learning to ensure the informativeness of awareness representations by maximizing the mutual information between awareness and the actual trajectory of the corresponding agent. LINDA is agnostic to specific algorithms and can be flexibly integrated with different MARL methods. Sufficient experiments show that the proposed framework learns informative awareness from local partial observations for better collaboration and significantly improves the learning performance, especially on challenging tasks.

关键词： multi-agent system reinforcement learning teammates awareness centralized training with decentralized execution (CTDE) starcraft ii

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