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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 207 - 210 (4page)
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Multi-agent reinforcement learning is essential for learning optimal policy for collaboration and competition environments. However, as the action space of the agent increases, the number of state-action pairs which have to be explored increases exponentially. As a result, increasing search space causes difficulty to converge the learning. To solve this problem, we propose a supervisory network. To achieve the global goal, the supervisory network creates a sub-goal and assigns the goals to the agents so that the agents can effectively learn the optimal policy with a small action space. In addition, we adapt the curriculum learning method to learn a large-scale environment. As a consequence, the agent can explore the environment in which the complexity increases gradually. Although a baseline network was learned in the same environment to compare with our model, the baseline fails to learn an optimal policy while our model successes to learn in the large-scale environment.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. METHOD
4. TREASURE HUNTER EXPERIMENT
5. DISCUSSION AND CONCLUSION
REFERENCES
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