MACTAS: Selbstaufmerksamkeit verbessert Agentenkommunikation im MARL
In der Welt des Multi-Agenten‑Reinforcement Learning (MARL) ist Kommunikation das Herzstück, wenn mehrere Agenten komplexe Aufgaben gemeinsam bewältigen sollen. Traditionelle Kommunikationsprotokolle sind oft kompliziert und nicht differenzierbar, was die Lernfähigkeit der Agenten einschränkt. Mit dem neuen MACTAS‑Modul – einer selbstaufmerksamkeitsbasierten Kommunikationskomponente – wird das Spiel verändert.
