RL) Mean Field Multi-Agent Reinforcement Learning 리뷰

특정 책에서 해당 논문에 대한 언급이 있고, 인용 수도 있는 것 같아서 리뷰해보려고 한다. 해당 논문을 통해서 MARL에 대한 이해도를 높여지길 기대한다. 해당 논문에서는 게임 이론을 적용하여 에이전틔의 정책 선택 문제를 해결하고 있다. 내쉬 균형 이론은 비협력적 게임에서 최적의 행동 정책을 찾기 위하여 중요하게 사용되는 것이고, 내쉬 균형에서 각 에이전트는 다른 에이전트의 행동이 주어졌을 때 다른 에이전트의 전략을 고려하여 최선의 선택을 하는 전략을 이용한다. 하지만 다수의 에이 전트 환경에서 고려할 상호작용의 수가 많아 내쉬 균형 전략을 찾기 어려운 문제가 있다 본 논문에서는 주변의 상호작용을 하나의 평균 상호 작용을 고려하여 문제의 복잡도를 줄인 다음 평균 상호 작용을 고려하여 문제의 복잡도를 줄인..

2021.04.23