論文の概要: Quantifying environment and population diversity in multi-agent reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08370v1
• Date: Tue, 16 Feb 2021 18:54:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-17 14:57:11.102452
• Title: Quantifying environment and population diversity in multi-agent reinforcement learning
• Title（参考訳）: マルチエージェント強化学習における環境と人口多様性の定量化
• Authors: Kevin R. McKee and Joel Z. Leibo and Charlie Beattie and Richard Everett
• Abstract要約: 一般化は多エージェント強化学習の大きな課題である。 本稿では,マルチエージェント領域における一般化と多様性の関係を定量的に検討する。 共同演奏者の変動が与える影響をよりよく理解するために,実験では,行動の多様性の環境によらない新しい尺度を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.548322030720646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generalization is a major challenge for multi-agent reinforcement learning. How well does an agent perform when placed in novel environments and in interactions with new co-players? In this paper, we investigate and quantify the relationship between generalization and diversity in the multi-agent domain. Across the range of multi-agent environments considered here, procedurally generating training levels significantly improves agent performance on held-out levels. However, agent performance on the specific levels used in training sometimes declines as a result. To better understand the effects of co-player variation, our experiments introduce a new environment-agnostic measure of behavioral diversity. Results demonstrate that population size and intrinsic motivation are both effective methods of generating greater population diversity. In turn, training with a diverse set of co-players strengthens agent performance in some (but not all) cases.
• Abstract（参考訳）: 一般化は多エージェント強化学習の大きな課題である。 エージェントは、新しい環境や新しいコプレイヤーとのインタラクションでどのように機能しますか? 本稿では,マルチエージェント領域における一般化と多様性の関係を定量的に検討する。 ここで考慮されるマルチエージェント環境の範囲で、手続き的にトレーニングレベルを生成することで、保留レベルのエージェントパフォーマンスが大幅に向上します。 しかし、トレーニングで使用する特定のレベルのエージェントのパフォーマンスは、結果として低下することがある。 共同演奏者の変動が与える影響をよりよく理解するために,実験では,行動の多様性の環境によらない新しい尺度を導入する。 以上の結果から,人口規模と本質的モチベーションはともに,人口の多様性を高める効果的な方法であることが示唆された。 逆に、多種多様なコプレイヤーによるトレーニングは、エージェントのパフォーマンスを(すべてではないが)強化する。

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