arXiv cs.AI· Myeung Suk Oh, Zhiyao Zhang, Alvaro Velasquez, Nathaniel D. Bastian, Jia Liu·· 9 小时前AI 评分15
基础模型辅助的多智能体强化学习用于无线随机接入网络优化
Foundation Model-Aided Multi-Agent Reinforcement Learning for Wireless Random Access Network Optimization
AI 导读
研究提出用基础模型（FM）提升多智能体强化学习（MARL）在无线随机接入（RA）网络优化中的效率，设计了基于共识的去中心化 MARL 架构下的 FM 辅助 actor-critic 算法。收敛性分析表明，该算法在局部奖励交换与非线性价值函数近似下，达到与传统 MARL 相同的收敛阶数。数值结果显示该方法显著提升了 RA 网络优化的 MARL 速度。
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