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  • 论文公开站arXiv

    一种带延迟信息共享的分散式部分可观测团队决策方法

    A Decentralized Partially Observable Team Decision Methodology with Delayed Information Sharing

    摘要显示,该研究针对具有低秩隐动态且系统模型未知的去中心化部分可观测团队决策问题,提出结合团队理论等价性与低秩模型表示的框架。团队成员仅依据本地私有信息与延迟共享的公共信息,各自学习近似低秩马尔可夫决策过程,并用最小二乘值迭代求解策略,无需集中式协调者或集中训练。文中证明成员侧解可逼近集中式团队最优策略,并给出有限样本性能保证与样本复杂度界。

    意义:为多智能体在通信受限、模型未知场景下提供去中心化学习与规划的理论保证,对分布式强化学习与协作决策系统有参考价值。

    多智能体强化学习 部分可观测MDP 去中心化决策 低秩模型 样本复杂度