Multi-Agent Policy Gradient Methods

Dieses Paper untersucht die Anwendung von internen Zustands-basierten Policy-Gradient-Methoden in partiell beobachtbaren Markov-Potential-Spielen. Die Herausforderungen liegen in der partiellen Beobachtbarkeit und dezentralisierten Information, welche durch das gemeinsame Informationsgerüst gelöst werden. Der Hauptbeitrag ist die Herleitung eines nicht-asymptotischen Konvergenzbounds für diese Methode, was sowohl theoretische als auch praktische Implikationen hat, insbesondere in Bezug auf die langfristige Effizienz und die Reduktion von Komplexität. Dies trägt zur Entwicklung autonomen Verhaltens bei multiagenten Systemen bei.