분산 에이전트 스웜의 자율 오케스트레이션 학습

요약

본 논문은 분산 에이전트 스웜의 자율 오케스트레이션을 공동으로 학습하는 '시장 기반 사후 훈련(MPT)' 프레임워크를 제안합니다. MPT는 입찰 메커니즘을 통해 액션 정책과 참여 패턴을 함께 학습하여, 중앙 조정 없이도 개별 역량과 집단 행동이 적응하도록 합니다. 실험 결과, MPT가 기존 방식 대비 우수한 성능 향상과 확장성, 견고성을 입증했습니다.

핵심 포인트

• MPT는 시장 기반 훈련으로 액션 정책과 자율 오케스트레이션을 공동 학습합니다.
• 중앙 조정 없이도 에이전트의 참여와 역량이 함께 진화하며 적응합니다.
• 학습된 자율 오케스트레이션은 재사용성, 확장성, 견고성을 높입니다.
• 액션 행동과 입찰 행동 모두가 학습을 통해 성능 향상을 가져옵니다.