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Multi-Agent Reinforcement Learning(MARL) 실전 가이드: QMIX, MAPPO, MADDPG 구현 비교와 협력·경쟁 환경 학습 전략
Multi-Agent Reinforcement Learning이란? Multi-Agent Reinforcement Learning(MARL)은 여러 에이전트가 동시에 환경과 상호작용하며 학습하는 강화학습 기법입니다. 단일 에이전트 강화학습과 달리, MARL은 에이전트 간 협력, 경쟁, 또는 혼합 시나리오를 다룹니다. 핵심: 각 에이전트는 독립적으로 행동하지만, 다른 에이전트의 행동이 환경을 변화시키므로 비정상성(non-stationarity) 문제가 발생합니다. MARL이 필요한 실무 사례 자율주행:…