Hindsight-aware deep reinforcement learning algorithm for multi-agent systems

Classic reinforcement learning algorithms generate experiences by the agent's constant trial and error, which leads to a large number of failure experiences stored in the replay buffer. As a result, the agents can only learn through these low-quality experiences. In the case of multi-agent syst...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:International journal of machine learning and cybernetics Jg. 13; H. 7; S. 2045 - 2057
Hauptverfasser: Li, Chengjing, Wang, Li, Huang, Zirong
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Berlin/Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 01.07.2022
Springer Nature B.V
Schlagworte:
ISSN:1868-8071, 1868-808X
Online-Zugang:Volltext
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