arXiv · cs.AI· Svar Rajankumar Patel·· 14 天前AI 评分32
ADiCo：用极值搜索控制优化多智能体强化学习的团队行为
Optimizing Team Behavior via Extremum-seeking Control in Multi-agent Reinforcement Learning
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Svar Rajankumar Patel
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.18808v1
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AI 导读
研究者提出自适应多样性控制框架 ADiCo，在合作多智能体强化学习（MARL）训练中在线调节行为多样性：快时间尺度由 DiCo 将多样性控制在目标值，慢时间尺度由 Extremum Seeking Controller 仅依据平均回合回报调整该目标，无需显式模型或解析梯度。在两个合作任务的六种配置上，ADiCo 达到或超过网格搜索最优目标 DiCo 与 Unconstrained DiCo 的平均性能，为手动选择多样性目标提供了系统性替代方案。
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