[4] Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments (MADDPG)
editor, Seungeon Baek Reinforcement learning Engineer /RL, Planning and Control - 해당 글은 개인 블로그의 글들을 옮겨온 글입니다. - https://seungeonbaek.tistory.com/category/Reinforcement%20Learning/Multi-agent%20RL 'Reinforcement Learning/Multi-agent RL' 카테고리의 글 목록 seungeonbaek.tistory.com 클릭해 주셔서 감사합니다. 강화학습 논문 리뷰 연재 네번째입니다. 이 논문의 경우, RL_Korea의 옥찬호 님께서 주도하시는 RL 논문 리뷰 스터디에 참여하며. 리뷰한 논문으로, 제가 4월 19일에 실제로 스터디 내에서 발..
QMIX는 저번 COMA리뷰에 이은 2번째 멀티에이전트 강화학습에 대한 논문리뷰입니다. QMIX에 대해 공부할때는 크게 3가지 자료를 보시면 많이 도움이 되는데요, 1. 원 논문 arxiv.org/abs/1803.11485 QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning In many real-world settings, a team of agents must coordinate their behaviour while acting in a decentralised way. At the same time, it is often possible to train the agents in a centr..
[keep9oing] Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient (COMA) 리뷰
Foerster, Jakob, et al. "Counterfactual multi-agent policy gradients." Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vol. 32. No. 1. 2018. 0. Comment MADDPG와 더불어, Centralized learning, Decentralized executing 진영의 대표적인 알고리즘. COMA라 불리고 있으며 discrete action 에 대해서만 다룬다는 것이 MADDPG에 비해 한계점을 가지고 있으나, Deep multi agent reinfrocement learning 관점에서 개별 agent의 공헌도를 부여하는 credit assignment(리워드 ..