論文の概要: Modeling the Interaction between Agents in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06042v1
• Date: Wed, 10 Feb 2021 01:58:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-12 14:23:22.672089
• Title: Modeling the Interaction between Agents in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 協調マルチエージェント強化学習におけるエージェント間の相互作用のモデル化
• Authors: Xiaoteng Ma, Yiqin Yang, Chenghao Li, Yiwen Lu, Qianchuan Zhao, Yang Jun
• Abstract要約: 対話型アクター・クリティック(IAC)と呼ばれる新しい協調型MARLアルゴリズムを提案する。 IACは政策と価値関数の観点からエージェントの相互作用をモデル化する。 連続制御タスクに値分解手法を拡張し、古典的な制御やマルチエージェント粒子環境を含むベンチマークタスク上でIACを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9360071145551068
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Value-based methods of multi-agent reinforcement learning (MARL), especially the value decomposition methods, have been demonstrated on a range of challenging cooperative tasks. However, current methods pay little attention to the interaction between agents, which is essential to teamwork in games or real life. This limits the efficiency of value-based MARL algorithms in the two aspects: collaborative exploration and value function estimation. In this paper, we propose a novel cooperative MARL algorithm named as interactive actor-critic~(IAC), which models the interaction of agents from the perspectives of policy and value function. On the policy side, a multi-agent joint stochastic policy is introduced by adopting a collaborative exploration module, which is trained by maximizing the entropy-regularized expected return. On the value side, we use the shared attention mechanism to estimate the value function of each agent, which takes the impact of the teammates into consideration. At the implementation level, we extend the value decomposition methods to continuous control tasks and evaluate IAC on benchmark tasks including classic control and multi-agent particle environments. Experimental results indicate that our method outperforms the state-of-the-art approaches and achieves better performance in terms of cooperation.
• Abstract（参考訳）: 多エージェント強化学習(MARL)のバリューベース手法,特に値分解法は,様々な課題に対して実証されてきた。 しかし、現在の手法は、ゲームや実生活におけるチームワークに不可欠なエージェント間の相互作用にはほとんど注意を払わない。 これは、協調探索と値関数推定という2つの面で、値ベースのMARLアルゴリズムの効率を制限します。 本論文では,エージェントの相互作用を政策と価値関数の観点からモデル化する,対話型アクタークリティカル(IAC)という新たな協調的MARLアルゴリズムを提案する。 政策面では、エントロピー規則化された期待リターンを最大化する共同探索モジュールを採用することで、マルチエージェント共同確率ポリシーを導入する。 価値面では、チームメイトの影響を考慮して、各エージェントの価値関数を推定するために共通の注意メカニズムを使用します。 実装レベルでは、値分解法を連続制御タスクに拡張し、古典的な制御やマルチエージェント粒子環境を含むベンチマークタスク上でIACを評価する。 実験結果から,本手法は最先端の手法よりも優れ,協調的な手法による性能の向上が期待できる。

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