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...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Algorithms Jg. 17; H. 12; S. 579 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Basel
MDPI AG
01.12.2024
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| Schlagworte: | |
| ISSN: | 1999-4893, 1999-4893 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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