TIGER: Dynamische Graphen steigern Multi-Agenten-Lernen
In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv wird das Konzept TIGER vorgestellt, das temporale Informationen in Multi-Agenten-Reinforcement-Learning (MARL) durch graphbasierte Einbettungen nutzt. Das Verfahren modelliert explizit, wie Koordinationsstrukturen zwischen Agenten im Zeitverlauf wechseln, anstatt sich auf statische oder schrittweise Relationen zu beschränken.
