분산형 집단 세계 모델: 상징 출현과 조정을 위한

본 연구에서는 상징 출현을 통한 의사소통과 시간적 확장을 통한 집단 예측 부호화를 통해 조정된 행동을 가능하게 하는 완전 분산형 다중 에이전트 세계 모델을 제안합니다. 기존 연구가 의사소통 또는 조정 중 하나에만 초점을 맞춘 것과 달리, 본 접근법은 두 가지를 동시에 달성합니다. 본 방법은 세계 모델과 통신 채널을 통합하여 에이전트가 환경 동역학을 예측하고, 부분 관측에서 상태를 추정하며, 대조 학습을 통한 메시지 정렬로 양방향 메시지 교환을 통해 중요한 정보를 공유할 수 있게 합니다. 두 에이전트 궤적 그리기 과제를 사용하여, 지각 능력이 상이한 에이전트 간 의사소통 기반 접근법이 비의사소통 모델보다 우수하며, 중앙집중식 모델 다음으로 두 번째로 높은 조정 성과를 달성함을 보여줍니다. 특히, 다른 에이전트의 내부 상태에 직접 접근하지 못하도록 하는 제약을 가진 분산형 접근법은 환경 상태를 정확히 반영하는 더욱 의미 있는 상징 체계의 출현을 촉진합니다. 이러한 결과는 공유된 환경 표현을 개발하면서 조정을 지원하는 분산형 의사소통의 효과를 입증합니다.