多エージェントシステム

insight - 多エージェントシステム

多エージェントシステムにおける複雑な相互作用を深く調査するために、グラフニューラルネットワークとモデルベース強化学習を組み合わせた"GNN for MBRL"モデルを提案する。

異種の攻撃者チームに対して、最小限の防衛エージェントタイプで最適に対抗できる。

複雑な推論問題に対するLLMの能力を向上させるため、多エージェントアプローチとツリー型思考探索を組み合わせ、思考の妥当性を検証するエージェントを導入する。

個別化された大域情報を活用することで、各エージェントの意思決定を改善し、全体としての協調性能を向上させることができる。さらに、大域情報を蒸留することで、分散実行時の性能低下を最小限に抑えることができる。

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