Scalable Multi-Agent Offline Reinforcement Learning and the Role of Information
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Zamboni, Riccardo, Brunetti, Enrico, Restelli, Marcello |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Towards Principled Unsupervised Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Zamboni, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zamboni, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Diversity in Parallel Agents: A Maximum State Entropy Exploration Story
von: De Paola, Vincenzo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: De Paola, Vincenzo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Limits of Pure Exploration in POMDPs: When the Observation Entropy is Enough
von: Zamboni, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zamboni, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
From Parameters to Behaviors: Unsupervised Compression of the Policy Space
von: Tenedini, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tenedini, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2025)
How to Explore with Belief: State Entropy Maximization in POMDPs
von: Zamboni, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zamboni, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
K-Myriad: Jump-starting reinforcement learning with unsupervised parallel agents
von: De Paola, Vincenzo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: De Paola, Vincenzo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Unsupervised Behavioral Compression: Learning Low-Dimensional Policy Manifolds through State-Occupancy Matching
von: Fraschini, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Fraschini, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2026)
CODA: Coordination via On-Policy Diffusion for Multi-Agent Offline Reinforcement Learning
von: Hedman, Marcel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hedman, Marcel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Inverse Reinforcement Learning with Sub-optimal Experts
von: Poiani, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Poiani, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exploiting Causal Graph Priors with Posterior Sampling for Reinforcement Learning
von: Mutti, Mirco, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Mutti, Mirco, et al.
Veröffentlicht: (2023)
"So, Tell Me About Your Policy...": Distillation of interpretable policies from Deep Reinforcement Learning agents
von: Dispoto, Giovanni, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dispoto, Giovanni, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Building surrogate models using trajectories of agents trained by Reinforcement Learning
von: Cestero, Julen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cestero, Julen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Sharing Knowledge in Multi-Task Deep Reinforcement Learning
von: D'Eramo, Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: D'Eramo, Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Pure Exploration under Mediators' Feedback
von: Poiani, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Poiani, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Interpetable Target-Feature Aggregation for Multi-Task Learning based on Bias-Variance Analysis
von: Bonetti, Paolo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bonetti, Paolo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Local Linearity: the Key for No-regret Reinforcement Learning in Continuous MDPs
von: Maran, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Maran, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Reinforcement Learning Approach for Optimal Control in Microgrids
von: Salaorni, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Salaorni, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimal Multi-Fidelity Best-Arm Identification
von: Poiani, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Poiani, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Online Dynamic Pricing of Complementary Products
von: Mussi, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mussi, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Online Market Making and the Value of Observing the Order Book
von: Maran, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Maran, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Finite Sample Bounds for Non-Parametric Regression: Optimal Sample Efficiency and Space Complexity
von: Maran, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Maran, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning in Markov Decision Processes with Exogenous Dynamics
von: Maran, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Maran, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Truncating Trajectories in Monte Carlo Policy Evaluation: an Adaptive Approach
von: Poiani, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Poiani, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Power Grid Control with Graph-Based Distributed Reinforcement Learning
von: Fabrizio, Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fabrizio, Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Projection by Convolution: Optimal Sample Complexity for Reinforcement Learning in Continuous-Space MDPs
von: Maran, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Maran, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Learning of POMDPs with Known Observation Model in Average-Reward Setting
von: Russo, Alessio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Russo, Alessio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Provably Efficient Option-Based Algorithm for both High-Level and Low-Level Learning
von: Drappo, Gianluca, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Drappo, Gianluca, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Value-Guidance MeanFlow for Offline Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Pang, Teng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pang, Teng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Diffusion-based Episodes Augmentation for Offline Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Oh, Jihwan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Oh, Jihwan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Conservative and Risk-Aware Offline Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Eldeeb, Eslam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Eldeeb, Eslam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Information Capacity Regret Bounds for Bandits with Mediator Feedback
von: Eldowa, Khaled, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Eldowa, Khaled, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Achieving $\widetilde{\mathcal{O}}(\sqrt{T})$ Regret in Average-Reward POMDPs with Known Observation Models
von: Russo, Alessio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Russo, Alessio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
How Log-Barrier Helps Exploration in Policy Optimization
von: Cesani, Leonardo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cesani, Leonardo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Scalable Offline Reinforcement Learning for Mean Field Games
von: Brunnbauer, Axel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Brunnbauer, Axel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimizing Energy Management of Smart Grid using Reinforcement Learning aided by Surrogate models built using Physics-informed Neural Networks
von: Cestero, Julen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cestero, Julen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Offline Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Radio Resource Management
von: Eldeeb, Eslam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Eldeeb, Eslam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Selective Reincarnation: Offline-to-Online Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Formanek, Claude, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Formanek, Claude, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Putting Data at the Centre of Offline Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Formanek, Claude, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Formanek, Claude, et al.
Veröffentlicht: (2024)
B3C: A Minimalist Approach to Offline Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Kim, Woojun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Woojun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Information-Directed Offline-to-Online Reinforcement Learning
von: Chen, Keru
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Keru
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
Towards Principled Unsupervised Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Zamboni, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Enhancing Diversity in Parallel Agents: A Maximum State Entropy Exploration Story
von: De Paola, Vincenzo, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
The Limits of Pure Exploration in POMDPs: When the Observation Entropy is Enough
von: Zamboni, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
From Parameters to Behaviors: Unsupervised Compression of the Policy Space
von: Tenedini, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
How to Explore with Belief: State Entropy Maximization in POMDPs
von: Zamboni, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)