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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| Veröffentlicht in: | International journal of machine learning and cybernetics Jg. 13; H. 7; S. 2045 - 2057 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| 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 |
| Tags: |
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