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Information Sharing and Searching via Collaborative Reinforcement Learning

机译:通过协同强化学习进行信息共享和搜索

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摘要

This paper proposes a method for computing a routing policy-value function for effective information sharing and searching in arbitrary networks of agents through collaborative reinforcement learning. This is done by means of local computations performed by agents and payoff propagation. The aim is to 'tune' a network of agents for efficient and effective information searching and sharing, without altering the topology or imposing an overlay structure.
机译:本文提出了一种计算路由策略值函数的方法,该方法可以通过协同强化学习在任意代理网络中进行有效的信息共享和搜索。这是通过代理执行的局部计算和收益传播来完成的。目的是“调整”代理程序网络,以进行高效,有效的信息搜索和共享,而无需更改拓扑或施加覆盖结构。

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