오픈 멀티 에이전트 시스템을 위한 서브모듈러 정책 학습(SubMAPL)과 파티션 다중선형 확장
📌 핵심 요약 (Key Takeaways) 핵심 성과 1: 개방형 멀티 에이전트 환경에서 파티션 마이트로이드 제약을 만족하는 파티션 다중선형 확장(PME) 기반의 편향 없는 그래디언트 추정기 도출 독창적 차별점 2: 유클리드 사영 과정 없이 카테고리형 정책의 타당성을 보존하는 KL-mirror 업데이트 및 open-system KL tracking 도입 실무 파급력 3: 다수 무인이동체 군집 제어 및 동적 임무 할당 환경에서 … 더 읽기