메시지 드롭아웃 을 이용 하 여 학습 한 정책 은 통신 이 불 안정 한 상태 에서 강인 하 게 학습 될 수 있 다 . 이 를 보이 기 위해서 학습 시 에 는 통신 이 안정 한 상태 이 고 , 학습 이 끝난 후 테스트 시 에이전트 간 통신 의 절반 또는 전체 가 끊어진 상황 에서 의 성능 그래프 를 도 13 에 나타내 었 다 . 도 3 의 Half 와 All 각각 에이전트 간 통신 이 절반 과 전체 가 끊어진 후 성능 을 나타낸 것 이 다 . 통신 을 이용 하 지 않 는 FDC 같 은 경우 는 항상 성능 이 일정 하 다 . 도 13 에서 확인 해 볼 수 있 듯이 메시지 드롭아웃 을 이용 하 여 학습 한 정책 의 경우 통신 의 절반 이 끊어져도 FDC 보다 성능 이 좋 은 것 을 볼 수 있 다 . 이때 , 메시지 드롭아웃 을 이용 하 지 않 은 정책 의 경우 는 성능 이 FDC 보다 좋 지 않 다 . 통신 이 모두 끊어진 경우 , 메시지 드롭아웃 을 이용 해 학습 하 여도 FDC 보다 성능 이 좋 지 않 지만 메시지 드롭아웃 을 이용 하 지 않 은 경우 보다 훨씬 안정 적 임 을 볼 수 있 다 . 이 에 따라 메시지 드롭아웃 이 불 안정 한 통신 상황 에 좀 더 강인 한 정책 으로 학습 시킴 을 알 수 있 다 .