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Smac On Smac Off Superhard Parallel

評価指標

Median Win Rate

評価結果

このベンチマークにおける各モデルのパフォーマンス結果

モデル名
Median Win Rate
Paper TitleRepository
VDN0.0Value-Decomposition Networks For Cooperative Multi-Agent Learning
DRIMA0.0Disentangling Sources of Risk for Distributional Multi-Agent Reinforcement Learning-
DDN0.0DFAC Framework: Factorizing the Value Function via Quantile Mixture for Multi-Agent Distributional Q-Learning
DIQL0.0DFAC Framework: Factorizing the Value Function via Quantile Mixture for Multi-Agent Distributional Q-Learning
COMA0.0Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients
DMIX0.0DFAC Framework: Factorizing the Value Function via Quantile Mixture for Multi-Agent Distributional Q-Learning
IQL0.0The StarCraft Multi-Agent Challenges+ : Learning of Multi-Stage Tasks and Environmental Factors without Precise Reward Functions
MASAC0.0Decomposed Soft Actor-Critic Method for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
QMIX0.0QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
QTRAN0.0QTRAN: Learning to Factorize with Transformation for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
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