Kommunikation in MARL unter Bandbreitenbeschränkungen

Der Artikel untersucht die Herausforderung der Kommunikation in Multi-Agent-Reinforcement-Learning (MARL) bei begrenzter Bandbreite, wie sie in Anwendungen mit Drohnen-Schwärmen auftreten kann. Die Autoren stellen β ein, einen normalisierten Bandbreitenbudget pro Agenten, und SLIM, eine Architektur, die Kommunikation von der latenten Darstellung des Policies trennt. Dies ermöglicht es, den Einfluss der Bandbreite auf die Leistung zu isolieren und trotz begrenzter Kommunikationsmöglichkeiten bestehende Leistungsstandards beizubehalten.