Yaodong Yang, Chengdong Ma, Zihan Ding, Stephen McAleer, Chi Jin, Jun Wang
개요
본 논문은 다중 에이전트 강화 학습(MARL)에 대한 종합적인 개론을 제공합니다. AlphaGo 시리즈의 성공 이후 MARL 분야가 크게 발전했지만, 최근 발전을 포괄적으로 다루는 자체적인 개요가 부족했습니다. 본 논문은 게임 이론적 기반을 바탕으로 현대 MARL 방법론의 기본 원리와 최신 동향을 종합적으로 다루어, MARL 분야에 새롭게 진입하는 연구자와 기존 전문가 모두에게 도움을 줄 것을 목표로 합니다.
시사점, 한계점
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시사점: 게임 이론적 관점에서 MARL의 최신 기술 동향을 체계적으로 정리하여, MARL 분야 연구의 기초를 다지고 새로운 연구 방향을 제시한다. 기존의 부족한 개론을 보완하고 최신 연구 트렌드를 반영한다.
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한계점: 본 논문이 "monograph" 형태로 작성되었다는 점을 제외하고는 구체적인 한계점이 언급되지 않았다. 따라서, 특정 알고리즘이나 응용 분야에 대한 심층적인 분석은 부족할 수 있다. 또한, 발표 시점 이후의 연구 발전을 반영하지 못할 수 있다.