Rationale Policy Gradient: Mehr Robustheit und Vielfalt in Multi-Agenten‑Lernen
In der Welt der Multi-Agenten‑KI hat ein neues Verfahren namens Rationality‑Preserving Policy Optimization (RPO) die Spielregeln neu definiert. RPO verhindert das häufige Problem der Selbstsabotage, das bei herkömmlichen adversarialen Optimierungsalgorithmen in kooperativen Szenarien auftritt. Durch die Sicherstellung, dass Agenten nur rationale Entscheidungen treffen – also ihre Strategien optimal an die möglichen Partnerstrategien anpassen – bleibt die Lernumgebung stabil und produktiv.
