多智能体学习中团队的好处探究
摘要：多智能体系统在解决合作问题时，要么在各个个体代理之间实现解决方案，要么在整个人口中实现解决方案以达到共同目标。多智能体团队主要在矛盾冲突时进行研究；然而，组织心理学（OP）强调了人口中团队合作的优势，以便学习如何协调和合作。在本文中，我们提出了一种基于OP和人工智能团队早期工作的多智能体强化学习（RL）代理新模型。我们使用在最近的多智能体RL中受欢迎的复杂社会困境来验证我们的模型，并发现虽然有不合作的动机，被分成团队的代理能够发展出合作的亲社会策略。此外，代理能够更好地协调并在团队中学习新角色，并获得比所有代理利益一致时更高的奖励。
作者：David Radke, Kate Larson, Tim Brecht
论文ID：2205.02328
分类：Artificial Intelligence
分类简称：cs.AI
提交时间：2023-08-01