Application of counterfactual multi-agent policy gradients agorithm to conflict-controlled multi-agent problems

Abstract

В данной работе разработана модель мультигентной игры в футбол для проведения обучения с подкреплением. Также был перенесён один из современных методов обучения с подкреплением на данную модель с изменением настроек. Этот метод был протестирован для различных гиперпараметров, и была показана эффективность данного метода.

In this thesis was developed a model of a multi-agent soccer game for reinforcement learning. One of the modern reinforcement learning methods was also transferred to this model with changing settings. This method has been tested for various hyperparameters, and the effectiveness of this method has been shown.