隐藏智能体下的结构推断
原文标题：Structural Inference under Hidden Agents
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论文研究多智能体动力学中潜在交互结构的恢复问题，指出传统方法假设所有智能体轨迹可见，而实际部署中智能体可能因感知受限、遮挡或通信失败而不可观测。作者提出 SIHA 框架，结合结构无关初始化与结构引导迭代精化，通过多强度结构注意力重建隐藏轨迹并推断交互。在三个基准动力系统与模拟肢体遮挡的动捕实验中均取得改进。
- 问题
- 多智能体轨迹部分不可观测时，如何同时恢复隐藏智能体轨迹并推断其交互结构。
- 方法
- SIHA 用结构无关初始化加结构引导迭代精化，以多强度结构注意力把估计结构反馈回隐藏状态重建，破解轨迹与结构的循环依赖。
- 结果
- 在三个基准动力系统与模拟肢体遮挡的动捕实验中均取得改进。
- 影响
- 让遮挡、通信失败等真实部署场景下的多智能体建模不再因个别智能体不可见而失效。
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