Robuste und effiziente Kommunikation in Multi-Agent Reinforcement Learning
In der Welt des Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) wurden in den letzten Jahren enorme Fortschritte erzielt, wenn es darum geht, autonome Agenten zu koordinieren. Doch die meisten bisherigen Ansätze gehen von einer idealisierten Kommunikationsumgebung aus – sofortige, fehlerfreie und bandbreitenunbegrenzte Verbindungen. In der Praxis ist das selten der Fall. Deshalb beleuchtet die neue Studie von arXiv:2511.11393v1 die neuesten Entwicklungen, die robuste und effiziente Kommunikationsstrategien für MARL unter realistischen Bedingungen vorantreiben.
