Selective Reincarnation은 멀티 에이전트 강화 학습에 맞춘 동적 인구 기반 훈련 메커니즘을 도입합니다. 각 에이전트의 성과는 미리 정의된 임계값에 따라 정기적으로 평가됩니다. 에이전트의 성과가 임계값 이하로 떨어지면, 그 가중치는 현재 최고 성과 에이전트의 가중치로 재설정되어 검증된 행동을 재현합니다. 이 접근 방식은 저성과 에이전트만 재설정하여 다양성을 유지하며, 파괴적인 재설정을 최소화하면서 고보상 정책으로의 탐색을 유도합니다. 신경망 매개변수의 선택적 유산(전달)을 가능하게 하여, 분산 또는 협력 환경에서의 분산성을 줄이고 수렴 속도를 높입니다. 정책 기울기 기반 MARL 알고리즘과 호환되며, 평가 주기, 선택 기준, 재설정 전략 조정을 위한 구성 가능한 하이퍼파라미터를 포함합니다.
성능이 저조한 에이전트를 이전 최고의 성과로 재설정하여 다중 에이전트 강화 학습의 안정성과 성능을 향상시키는 DRL 파이프라인입니다.00