適切な温度パラメータαの選択は、MaxEnt MARLアルゴリズムの性能に直接影響します。温度αは報酬とエントロピー最大化のトレードオフを調整し、探索と活用のバランスを取るために重要です。小さすぎるαでは、エントロピー項が無視されてしまい、潜在的な高い報酬均衡点に収束できなくなります。一方、大きすぎるαでは探索が優先されすぎて報酬最大化が犠牲になります。
したがって、適切なαを見つけるためには実験やハイパーパラメータチューニングが必要です。異なるα値で実験を行い、性能や収束速度を比較しながら最適な値を見つけることが重要です。このプロセスはHASACアルゴリズムの効果的な動作と安定性確保に不可欠であり、正確かつ効率的な学習結果を得る上で欠かせません。