Как обучить агента в частично наблюдаемой среде?

Для обучения агента в частично наблюдаемой среде можно использовать следующие подходы:

• Использование стека последних кадров. www.dissercat.com Такой подход помогает агенту понимать динамику на непродолжительном интервале времени, так как один текущий кадр не даёт полного представления о движении. www.dissercat.com
• Применение рекуррентных нейронных сетей. www.dissercat.com Стратегия агента в этом случае зависит не только от текущего наблюдения, но и от скрытого состояния на предыдущем шаге. www.dissercat.com Процесс обучения в таком случае включает в себя фрагменты траектории ограниченной длины, обычно меньше 100 шагов. www.dissercat.com
• Гибридный подход, сочетающий обучение с подкреплением и эвристический поиск. vk.com Например, он используется для децентрализованной многоагентной навигации в частично наблюдаемых клеточных средах. vk.com В основном агент стремится к цели по кратчайшему пути, но в нужный момент может переключиться на обучаемую стратегию поведения. vk.com

Также для устранения недостатка частично наблюдаемого многоагентного обучения с подкреплением (MARL), при котором каждый агент может наблюдать за другими агентами только в пределах фиксированного диапазона, можно использовать алгоритм GAMFQ. paperswithcode.com Он использует модуль графического внимания и модуль среднего поля для описания того, как действия других агентов влияют на агента на каждом временном шаге. paperswithcode.com