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Federated PPO: Federated Proximal Policy Optimization for Multi-Robot Collision Avoidance

Questo articolo propone il Federated Proximal Policy Optimization (FedPPO), un approccio di apprendimento federato che preserva la privacy e consente l'evitamento di collisioni multi-robot efficiente e adattabile in sistemi sia omogenei che eterogenei, aggregando i parametri del modello addestrati localmente per superare i limiti dei metodi di policy indipendenti e condivisi.

Autori originali: Xing An, Limeng Chao, Celimuge Wu

Pubblicato 2026-09-22
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Autori originali: Xing An, Limeng Chao, Celimuge Wu

Articolo originale sotto licenza CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Questa è una spiegazione generata dall'IA dell'articolo qui sotto. Non è stata scritta né approvata dagli autori. Per precisione tecnica, consulta l'articolo originale. Leggi il disclaimer completo

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