論文の概要: SAT-MARL: Specification Aware Training in Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07949v1
• Date: Mon, 14 Dec 2020 21:33:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-08 14:15:06.527569
• Title: SAT-MARL: Specification Aware Training in Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: SAT-MARL:マルチエージェント強化学習における仕様アウェアトレーニング
• Authors: Fabian Ritz, Thomy Phan, Robert M\"uller, Thomas Gabor, Andreas Sedlmeier, Marc Zeller, Jan Wieghardt, Reiner Schmid, Horst Sauer, Cornel Klein, Claudia Linnhoff-Popien
• Abstract要約: 産業シナリオでは、システムの振る舞いは予測可能で、定義された範囲内にある必要がある。 本稿では,機能的および非機能的要求を形式的報酬に明示的に移行することを提案する。 工業用ロットサイズワン生産施設をモデル化するマルチエージェント環境であるスマートファクトリーで実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.82169171060299
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A characteristic of reinforcement learning is the ability to develop unforeseen strategies when solving problems. While such strategies sometimes yield superior performance, they may also result in undesired or even dangerous behavior. In industrial scenarios, a system's behavior also needs to be predictable and lie within defined ranges. To enable the agents to learn (how) to align with a given specification, this paper proposes to explicitly transfer functional and non-functional requirements into shaped rewards. Experiments are carried out on the smart factory, a multi-agent environment modeling an industrial lot-size-one production facility, with up to eight agents and different multi-agent reinforcement learning algorithms. Results indicate that compliance with functional and non-functional constraints can be achieved by the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 強化学習の特徴は、問題解決時に予期せぬ戦略を開発する能力である。 このような戦略は時に優れたパフォーマンスをもたらすが、望ましくない行動や危険な行動を引き起こすこともある。 産業シナリオでは、システムの振る舞いも予測可能で、定義された範囲内にある必要がある。 エージェントが与えられた仕様に整合する(どのように)ことを学べるように,機能的および非機能的要求を形式的な報酬に明示的に伝達することを提案する。 smart factoryは、最大8つのエージェントと異なるマルチエージェント強化学習アルゴリズムを備えた、産業用ロットサイズの生産施設をモデル化するマルチエージェント環境である。 その結果,提案手法により,機能的制約と非機能的制約の遵守が可能となった。

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