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Revue des Sciences et Technologies de l'Information
 

 ARTICLE VOL 24/2 - 2010  - pp.159-188  - doi:10.3166/ria.24.159-188
TITRE
Apprentissage par renforcement d'actes de communication dans un système multi-agent

TITLE
Reinforcement learning of multi-agent communicative acts

RÉSUMÉ
Dans ce papier, nous proposons un algorithme pour la communication entre agents dans le but d'apprendre quoi, à qui et quand communiquer. Nous nous appuyons pour cela sur l'utilisation d'agents introspectifs capables de raisonner sur leurs actions et sur leurs états afin de construire les actes de communication. Nous proposons une extension d'algorithmes d'apprentissage par renforcement définis sur les PDM pour la prise en compte de la communication multi-agent. Nous montrons comment il est possible de résoudre les problèmes liés à l'asynchronisme et à la non-markovité des SMA par l'utilisation d'une mémoire des actions et des interactions de l'agent.


ABSTRACT
In this paper, we present a reinforcement learning approach for multi-agent communication in order to learn what to communicate,when and to whom. This method is based on introspective agents, that can reason about their own actions and data so as to construct appropriate communicative acts. We propose an extention of classical reinforcement learning algorithms with multi-agent communication. We show how communicative acts and memory can solve non-markovity and asynchronism issues MAS.


AUTEUR(S)
Shirley HOET, Nicolas SABOURET

MOTS-CLÉS
apprentissage par renforcement, acte de langage, système multi-agent.

KEYWORDS
reinforcement learning, communication, multi-agent system.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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