Communication et apprentissage par renforcement pour une équipe d'agents
Identifieur interne : 006792 ( Main/Exploration ); précédent : 006791; suivant : 006793Communication et apprentissage par renforcement pour une équipe d'agents
Auteurs : Daniel Szer ; François CharpilletSource :
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Abstract
Nous présentons un nouvel algorithme d'apprentissage par renforcement pour des systèmes multi-agents coopératifs. Le problème de contrôle est formalisé comme un processus de décision markovien que nous cherchons à résoudre de manière décentralisée. Pour cela, nous proposons une variante du Q-learning avec communication, à savoir un mécanisme de notification réciproque. Nous allons introduire le problème de coopération multi-agents et poser un critère d'optimalité pour la solution souhaitée. Nous allons ensuite présenter l'algorithme de notification réciproque, prouver sa convergence et étudier des variantes de l'algorithme qui permettent des stratégies de communication plus flexibles. Nous conclurons avec les performances de l'algorithme sur un exemple d'apprentissage précis.
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