論文の概要: Multi-Agent Interactions Modeling with Correlated Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.03415v3
• Date: Thu, 11 Jun 2020 11:22:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-14 12:56:53.727477
• Title: Multi-Agent Interactions Modeling with Correlated Policies
• Title（参考訳）: 相関ポリシーを用いたマルチエージェントインタラクションモデリング
• Authors: Minghuan Liu, Ming Zhou, Weinan Zhang, Yuzheng Zhuang, Jun Wang, Wulong Liu, Yong Yu
• Abstract要約: 本稿では,マルチエージェントインタラクションモデリング問題をマルチエージェント模倣学習フレームワークに実装する。 相関ポリシー(CoDAIL)を用いた分散型適応模倣学習アルゴリズムの開発 様々な実験により、CoDAILはデモレーターに近い複雑な相互作用をより良く再生できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.38338964628494
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In multi-agent systems, complex interacting behaviors arise due to the high correlations among agents. However, previous work on modeling multi-agent interactions from demonstrations is primarily constrained by assuming the independence among policies and their reward structures. In this paper, we cast the multi-agent interactions modeling problem into a multi-agent imitation learning framework with explicit modeling of correlated policies by approximating opponents' policies, which can recover agents' policies that can regenerate similar interactions. Consequently, we develop a Decentralized Adversarial Imitation Learning algorithm with Correlated policies (CoDAIL), which allows for decentralized training and execution. Various experiments demonstrate that CoDAIL can better regenerate complex interactions close to the demonstrators and outperforms state-of-the-art multi-agent imitation learning methods. Our code is available at \url{https://github.com/apexrl/CoDAIL}.
• Abstract（参考訳）: 多エージェント系では、エージェント間の高い相関関係によって複雑な相互作用挙動が生じる。 しかしながら、実証から多エージェントインタラクションをモデル化する以前の研究は、主にポリシーと報酬構造の間の独立性を仮定することで制限されている。 本稿では,類似した相互作用を再現できるエージェントのポリシーを回復できる相手のポリシーを近似することにより,相関ポリシーを明示的にモデル化するマルチエージェント模倣学習フレームワークに,マルチエージェントインタラクションモデリング問題をキャストする。 そこで我々は,CoDAIL (Correlated Policy) を用いた分散適応模倣学習アルゴリズムを開発し,分散学習と実行を可能にした。 様々な実験により、CoDAILはデモレーターに近い複雑な相互作用を再現し、最先端のマルチエージェント模倣学習法より優れていることが示されている。 私たちのコードは \url{https://github.com/apexrl/CoDAIL} で利用可能です。

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