MAMBPO: Sample-efficient multi-robot reinforcement learning using learned world models

Multi-robot systems can benefit from reinforcement learning (RL) algorithms that learn behaviours in a small number of trials, a property known as sample efficiency. This research thus investigates the use of learned world models to improve sample efficiency. We present a novel multi-agent model-bas...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings of the ... IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems s. 5635 - 5640
Hlavní autoři:	Willemsen, Daniel, Coppola, Mario, de Croon, Guido C.H.E.
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 27.09.2021
Témata:	Intelligent robots Multi-robot systems Optimization Reinforcement learning Task analysis Training
ISSN:	2153-0866
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!