論文の概要: Learning Monopoly Gameplay: A Hybrid Model-Free Deep Reinforcement Learning and Imitation Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00683v1
• Date: Mon, 1 Mar 2021 01:40:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 17:24:38.182288
• Title: Learning Monopoly Gameplay: A Hybrid Model-Free Deep Reinforcement Learning and Imitation Learning Approach
• Title（参考訳）: 学習モノポリーゲームプレイ:モデルフリーなディープラーニングと模倣学習のハイブリッドアプローチ
• Authors: Marina Haliem, Trevor Bonjour, Aala Alsalem, Shilpa Thomas, Hongyu Li, Vaneet Aggarwal, Bharat Bhargava, and Mayank Kejriwal
• Abstract要約: 強化学習(RL)は、環境と相互作用するエージェントに依存し、それによって受け取った報酬の累積合計を最大化します。 マルチプレイヤーのモノポリーゲームでは、プレイヤーは取引など複雑なアクションを含む毎ターンに複数の決定をしなければならない。 本稿では,モノポリーの勝利戦略を再生および学習できるハイブリッドモデルフリーディープRL(DRL)アプローチについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.066718635447746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning how to adapt and make real-time informed decisions in dynamic and complex environments is a challenging problem. To learn this task, Reinforcement Learning (RL) relies on an agent interacting with an environment and learning through trial and error to maximize the cumulative sum of rewards received by it. In multi-player Monopoly game, players have to make several decisions every turn which involves complex actions, such as making trades. This makes the decision-making harder and thus, introduces a highly complicated task for an RL agent to play and learn its winning strategies. In this paper, we introduce a Hybrid Model-Free Deep RL (DRL) approach that is capable of playing and learning winning strategies of the popular board game, Monopoly. To achieve this, our DRL agent (1) starts its learning process by imitating a rule-based agent (that resembles the human logic) to initialize its policy, (2) learns the successful actions, and improves its policy using DRL. Experimental results demonstrate an intelligent behavior of our proposed agent as it shows high win rates against different types of agent-players.
• Abstract（参考訳）: 動的で複雑な環境でリアルタイムにインフォームドな意思決定をする方法を学ぶことは、難しい問題です。 このタスクを学ぶために、強化学習(rl)は、環境と相互作用するエージェントに依存し、試行錯誤を通じて学習し、その報酬の累積和を最大化する。 マルチプレイヤーのモノポリーゲームでは、プレイヤーは取引など複雑なアクションを含む毎ターンに複数の決定をしなければならない。 これにより意思決定が難しくなり、rlエージェントが勝利戦略をプレイし学習するための非常に複雑なタスクがもたらされる。 本稿では,人気のボードゲームであるMonopolyの勝利戦略をプレイし,学習することができるハイブリッドモデルフリーディープRL(DRL)アプローチについて紹介する。 そこで,本研究のDRLエージェントは,ルールベースのエージェント(人間の論理に類似した)を模倣して学習プロセスを開始し,そのポリシーを初期化し,成功したアクションを学習し,DRLを用いてポリシーを改善する。 提案エージェントは,異なるエージェントプレーヤに対して高い勝利率を示すため,提案エージェントの知的行動を示す。

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