California Institute of Technology（加州理工学院）

Sampling-Based Coordination-Informed Multi-Objective Multi-Robot Reinforcement Learning

基于采样的协调感知多目标多机器人强化学习

Antonio Marino, Esteban Restrepo, Soon-jo Chung, Paolo Robuffo Giordano, Claudio Pacchierotti

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； CNRS, Univ Rennes, Inria, IRISA（法国国家科学研究中心、雷恩大学、法国国家信息与自动化研究所、IRISA） ； California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

AI总结 提出CIMORL框架，通过分布式权重预测、特权专家训练和采样变体（CIMORL-TS/MPPI），在合作与对抗场景中实现Pareto最优解，超体积提升21.2%。

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