論文の概要: PAC Reinforcement Learning Algorithm for General-Sum Markov Games
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02605v1
- Date: Sat, 5 Sep 2020 21:54:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-21 21:13:55.850642
- Title: PAC Reinforcement Learning Algorithm for General-Sum Markov Games
- Title（参考訳）: 汎用マルコフゲームのためのPAC強化学習アルゴリズム
- Authors: Ashkan Zehfroosh and Herbert G. Tanner
- Abstract要約: 本稿では、一般的なマルコフゲームのための新しいPAC MARLアルゴリズムを構築するために、遅延Qラーニングというアイデアを用いて、よく知られたナッシュQラーニングアルゴリズムの拡張を提供する。
証明可能なPAC MARLアルゴリズムの設計の指針に加え、任意のMARLアルゴリズムがPACであるかどうかを確認することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.279475826661642
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a theoretical framework for probably approximately
correct (PAC) multi-agent reinforcement learning (MARL) algorithms for Markov
games. The paper offers an extension to the well-known Nash Q-learning
algorithm, using the idea of delayed Q-learning, in order to build a new PAC
MARL algorithm for general-sum Markov games. In addition to guiding the design
of a provably PAC MARL algorithm, the framework enables checking whether an
arbitrary MARL algorithm is PAC. Comparative numerical results demonstrate
performance and robustness.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチエージェント強化学習(marl)アルゴリズムを用いたマルコフゲームのための理論的枠組みを提案する。
この論文は、一般的な平均マルコフゲームのための新しいpac marlアルゴリズムを構築するために、遅延q-learningのアイデアを用いて、nash q-learningアルゴリズムの拡張を提供する。
証明可能なPAC MARLアルゴリズムの設計の指針に加え、任意のMARLアルゴリズムがPACであるかどうかを確認することができる。
比較数値結果は性能とロバスト性を示している。
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