論文の概要: Is Independent Learning All You Need in the StarCraft Multi-Agent Challenge?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09533v1
• Date: Wed, 18 Nov 2020 20:29:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 04:13:48.755609
• Title: Is Independent Learning All You Need in the StarCraft Multi-Agent Challenge?
• Title（参考訳）: 独立した学習は、starcraftのマルチエージェントチャレンジで必要か?
• Authors: Christian Schroeder de Witt, Tarun Gupta, Denys Makoviichuk, Viktor Makoviychuk, Philip H.S. Torr, Mingfei Sun, Shimon Whiteson
• Abstract要約: 独立PPO (Independent PPO) は独立学習の一種であり、各エージェントはその局所値関数を単純に推定する。 IPPOの強い性能は、ある種の非定常性に対する堅牢性に起因する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.48692829396778
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most recently developed approaches to cooperative multi-agent reinforcement learning in the \emph{centralized training with decentralized execution} setting involve estimating a centralized, joint value function. In this paper, we demonstrate that, despite its various theoretical shortcomings, Independent PPO (IPPO), a form of independent learning in which each agent simply estimates its local value function, can perform just as well as or better than state-of-the-art joint learning approaches on popular multi-agent benchmark suite SMAC with little hyperparameter tuning. We also compare IPPO to several variants; the results suggest that IPPO's strong performance may be due to its robustness to some forms of environment non-stationarity.
• Abstract（参考訳）: 近年のemph{centralized training with decentralized execution}セッティングにおける協調型マルチエージェント強化学習へのアプローチは、集中型結合値関数を推定する。 本稿では,各エージェントが局所値関数を単純に推定する独立学習形式である独立学習(IPPO)が,理論上の欠点があるにもかかわらず,従来のマルチエージェントベンチマークスイートであるSMACにおいて,ハイパーパラメータチューニングの少ない,最先端のジョイントラーニングアプローチと同等以上の性能を発揮することを示す。 我々はIPPOをいくつかの変種と比較した。その結果、IPPOの強い性能は、ある種の環境非定常性に対する堅牢性に起因する可能性がある。

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