다중 에이전트 심층 강화 학습 알고리즘 을 위한 효율 적 인 학습 방법 이 개시 된다 . 일 실시 예 에 따른 다중 에이전트 강화 학습 을 위한 학습 방법 은 , 복수 개 의 에이전트 각각 의 관측 정보 와 수신 된 메시지 를 입력 으로 하 는 정책 을 이용 하 여 행동 을 결정 하 는 단계 ; 상기 결정 된 행동 에 기초 하 여 메시지 드롭아웃 ( message dropout ) 을 위하 여 정해진 드롭 레이트 ( drop rate ) 에 따라 상기 수신 메시지 를 드롭아웃 하 여 네트워크 를 학습 시키 는 단계 를 포함 하 고 , 상기 강화 학습 방법 은 , 1 ) 통신 이 가능 한 분산 제어 ( Decentralized control with communication ) 환경 또는 2 ) 중앙 집권 형 학습 및 분산 실행 ( Centralized training with decentralized execution ) 환경 에서 의 다중 에이전트 강화 학습 을 위한 것 일 수 있 다 .