A Multi-Agent Centralized Strategy Gradient Reinforcement Learning Algorithm Based on State Transition

The prevalent utilization of deterministic strategy algorithms in Multi-Agent Deep Reinforcement Learning (MADRL) for collaborative tasks has posed a significant challenge in achieving stable and high-performance cooperative behavior. Addressing the need for the balanced exploration and exploitation...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Algorithms Jg. 17; H. 12; S. 579
Hauptverfasser: Sheng, Lei, Chen, Honghui, Chen, Xiliang
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Basel MDPI AG 01.12.2024
Schlagworte:
ISSN:1999-4893, 1999-4893
Online-Zugang:Volltext
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