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）jk 自慰，由北京航空航天大学的洽商团队提议。以下是中枢内容选录：

多智能体联接系统的贵重性：

治理单智能体无法完成的复杂任务。诈欺规模包括工业自动化、自动驾驶、动力治理和多东说念主在线游戏。

现存挑战：

女儿初熟

相接检修与散播实验（CTDE）框架的局限性，如空匮全局共鸣、通讯支拨大、部分可不雅测性问题。

HC-MARL框架的编削点：

通过对比学习构建全局共鸣，增强智能体联接智力。引入分层共鸣机制，优化即时反映和计谋贪图的均衡。自顺应提神机制，动态转机共鸣的影响力。

洽商团队与因循：jk 自慰

团队成员包括冯埔、梁俊康等，取得国度要点研发指标和国度当然科学基金的因循。

HC-MARL框架的中枢想想：

治理CTDE框架在联接任务中的局限性，通过对比学习竣事智能体间的联接。

具体竣事要道：

使用无标签常识蒸馏（DINO）要道，进修-学生鸠合架构。短期共鸣和长期共鸣的分层机制。多头提神力机制，动态加权不同端倪的共鸣。

实验考证：

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

消融洽商：

测试全局共鸣类别数和共鸣层数对任务发扬的影响。

骨子诈欺考证：

在E-puck机器东说念主群体上进行实验，考证了HC-MARL框架的骨子后果。

讨论与曩昔场所：

讨论了HC-MARL框架的上风jk 自慰，如全局共鸣构建、分层共鸣机制、自顺应提神机制和兼容性。提议了曩昔洽商的场所，包括优化贪图效能、增强部分可不雅测性处明智力、膨胀骨子诈欺考证、多模态信息会通和东说念主机联接。