論文の概要: Multi-Agent Trust Region Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07916v2
• Date: Sun, 18 Oct 2020 14:41:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 04:53:00.916603
• Title: Multi-Agent Trust Region Policy Optimization
• Title（参考訳）: マルチエージェント信頼地域政策最適化
• Authors: Hepeng Li and Haibo He
• Abstract要約: TRPOのポリシー更新は,マルチエージェントケースに対する分散コンセンサス最適化問題に変換可能であることを示す。 マルチエージェントTRPO(MATRPO)と呼ばれる分散MARLアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.91180300856614
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We extend trust region policy optimization (TRPO) to multi-agent reinforcement learning (MARL) problems. We show that the policy update of TRPO can be transformed into a distributed consensus optimization problem for multi-agent cases. By making a series of approximations to the consensus optimization model, we propose a decentralized MARL algorithm, which we call multi-agent TRPO (MATRPO). This algorithm can optimize distributed policies based on local observations and private rewards. The agents do not need to know observations, rewards, policies or value/action-value functions of other agents. The agents only share a likelihood ratio with their neighbors during the training process. The algorithm is fully decentralized and privacy-preserving. Our experiments on two cooperative games demonstrate its robust performance on complicated MARL tasks.
• Abstract（参考訳）: 信頼領域ポリシー最適化(TRPO)をマルチエージェント強化学習(MARL)問題に拡張する。 TRPOのポリシー更新は,マルチエージェントケースに対する分散コンセンサス最適化問題に変換可能であることを示す。 コンセンサス最適化モデルに一連の近似を加えることにより,マルチエージェントTRPO (MATRPO) と呼ばれる分散MARLアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、ローカルな観測と個人の報酬に基づいて分散ポリシーを最適化することができる。 エージェントは他のエージェントの観察、報酬、ポリシー、価値/アクション-バリュー機能を知る必要はない。 エージェントは、トレーニングプロセス中に隣人との確率比率のみを共有します。 アルゴリズムは完全に分散され、プライバシーを保護している。 2つの協調ゲームに関する実験は、複雑なMARLタスクにおける堅牢な性能を示す。

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