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MARL beschreibt Lern- und Koordinationsverfahren für mehrere autonome Agenten in gemeinsamen Umgebungen mit kooperativen oder konkurrierenden Zielvorgaben.
Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) untersucht Lern- und Koordinationsprozesse zwischen mehreren autonom agierenden Agenten in gemeinsamen Umgebungen. Es adressiert Probleme wie Nichtstationarität, Skalierbarkeit und Koordination durch gemeinsame oder konkurrierende Belohnungen. MARL eignet sich für Simulationen, verteilte Steuerungssysteme und kooperative Entscheidungsfindung in komplexen Szenarien.
Aggregierte Belohnung aller Agenten zur Messung kollektiver Leistung.
Zeit bis zur Stabilisierung der Policies oder Performance.
Volumen und Frequenz der zwischen Agenten ausgetauschten Nachrichten.
Mehrere Agenten lernen in einer Gridworld kooperative und kompetitive Strategien zur Ressourcennutzung.
Prototypische Implementierung zeigt verteilte Pfadplanung und Kollisionsvermeidung in Echtzeit.
Sammlung standardisierter Mehragenten-Umgebungen zur Evaluierung von MARL-Algorithmen.
Anforderungsanalyse und Auswahl geeigneter Szenarien
Aufbau von Simulationsumgebung und Agentenschnittstellen
Auswahl und Implementierung von MARL-Algorithmen
Training, Evaluation und iterative Anpassung der Belohnungen