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Federated PPO: Federated Proximal Policy Optimization for Multi-Robot Collision Avoidance
본 논문은 독립적 정책 및 공유 정책 방식의 한계를 극복하기 위해 국소적으로 훈련된 모델 파라미터를 집계함으로써 동종 및 이종 시스템 모두에서 효율적이고 적응 가능한 다중 로봇 충돌 회피를 가능하게 하는 개인정보 보호 연합 학습 접근 방식인 연합 근사 정책 최적화(FedPPO)를 제안한다.
원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기
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