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Emotional Multiagent Reinforcement Learning in Spatial Social Dilemmas

机译：空间社会困境中的情感多主体强化学习

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Social dilemmas have attracted extensive interest in the research of multiagent systems in order to study the emergence of cooperative behaviors among selfish agents. Understanding how agents can achieve cooperation in social dilemmas through learning from local experience is a critical problem that has motivated researchers for decades. This paper investigates the possibility of exploiting emotions in agent learning in order to facilitate the emergence of cooperation in social dilemmas. In particular, the spatial version of social dilemmas is considered to study the impact of local interactions on the emergence of cooperation in the whole system. A double-layered emotional multiagent reinforcement learning framework is proposed to endow agents with internal cognitive and emotional capabilities that can drive these agents to learn cooperative behaviors. Experimental results reveal that various network topologies and agent heterogeneities have significant impacts on agent learning behaviors in the proposed framework, and under certain circumstances, high levels of cooperation can be achieved among the agents.
机译：为了研究自私代理之间合作行为的出现，社会困境引起了对多代理系统研究的广泛兴趣。了解代理人如何通过汲取本地经验来实现社会困境中的合作是一个困扰研究人员数十年的关键问题。本文研究了在代理学习中利用情绪来促进社会困境中合作出现的可能性。特别是，社会困境的空间版本被认为是研究局部互动对整个系统合作出现的影响。提出了双层情感多主体强化学习框架，以赋予主体具有内部认知和情感能力，这些能力可以驱动这些主体学习合作行为。实验结果表明，在所提出的框架中，各种网络拓扑和代理异质性对代理学习行为都有重大影响，并且在某些情况下，可以在代理之间实现高水平的合作。

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