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作者：Lei YUAN, Feng CHEN, Zongzhang ZHANG, Yang YU

发表时间：15 Dec 2024

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引用格式：

Lei YUAN, Feng CHEN, Zongzhang ZHANG, Yang YU. Communication-robust multi-agent learning by adaptable auxiliary multi-agent adversary generation. Front. Comput. Sci., 2024, 18(6): 186331

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问题概述

针对多智能体鲁棒性通信问题，南京大学俞扬教授团队撰写了研究论文：基于可适应多智能体辅助对抗生成的鲁棒性多智能体通信算法。

文章旨在开发一种全新的多智能体鲁棒通信训练框架，通过引入辅助的对抗攻击者，攻击者的目标是在任意时刻对任意信道进行不同程度的攻击。为了防止多智能体通信系统过拟合到特定攻击者，维护一个逐步演化的攻击者种群，多智能体系统与该种群交替对抗训练，直到收敛。

技术步骤

1、编码-解码架构学习轨迹以表示不同的攻击者个体。

2、攻击者种群通过演化计算进行更新。

实验结果

结果表明，所提出的训练范式得到的多智能体通信策略，在多个实验环境中，在面对多种不同的通信噪声攻击下，可以比多种对比算法具有更强的鲁棒性。

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