发布 Agar.io 数据集, 应用在 多代理系统、游戏策略 领域

本次发布的数据集 Agar.io, 该数据集来源于一个现实世界的游戏，在这个游戏中存在多个均衡状态，并且利用奖励随机化来探索多样化的策略行为。与其他标准的多代理政策梯度方法相比，该数据集显示角色扮演游戏（RPG）一致性地发现具有更高收益的策略。该研究在1000个剧集上进行评估，任务是探索多代理的战略行为。

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