통신 이 가능 한 분산 제어 환경 에서 정책 ( policy ) 은 에이전트 자신 의 관측 정보 와 수신 된 모든 메시지 들 을 입력 으로 하 는 인공 신경망 이 다 . 그런데 시스템 에 있 는 에이전트 수 가 늘어날수록 정책 의 차원 이 선형 적 으로 늘어나 게 되 며 입력 공간 은 기하급수 적 으로 커지 게 된다 . 이 에 따라 , 에이전트 수 가 늘어날수록 학습 에 필요 로 하 는 샘플 의 수 가 증가 하 며 , 학습 속도 가 감소 하 게 된다 . 또한 정책 의 입력 에서 가장 중요 한 자신 의 관측 이 차지 하 는 비율 이 줄 어 들 어서 학습 에 실패 하 는 경우 가 생길 수 도 있 다 . 이 에 , 에이전트 자신 의 관측 정보 와 메시지 를 효율 적 으로 학습 하 는 방법 을 기재 하 기 로 한다 .