UPDeT: Transformer를 이용한 정책 디커플링(Policy Decoupling) 기반의 범용 다중 에이전트 강화학습

요약

Transformer를 활용하여 정책 디커플링(Policy Decoupling)을 구현한 범용 다중 에이전트 강화학습(MARL) 방법론인 UPDeT을 소개합니다. 다중 에이전트 환경에서 효율적인 학습을 위한 새로운 구조를 제안합니다.

핵심 포인트

• Transformer 기반의 정책 디커플링 구조 제안
• 범용 다중 에이전트 강화학습(MARL) 성능 향상
• 에이전트 간 상호작용 최적화 연구