論文の概要: Provably Efficient Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning with Function Approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04972v1
• Date: Mon, 8 Mar 2021 18:51:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-09 15:10:17.585160
• Title: Provably Efficient Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning with Function Approximation
• Title（参考訳）: 関数近似を用いた効率的協調型マルチエージェント強化学習
• Authors: Abhimanyu Dubey and Alex Pentland
• Abstract要約: 定常的な通信予算を一定に保っても,ほぼ最適に学習できることを示す。 私たちの仕事は、マルチエージェントコンテキストとマルチアームバンディット文学からMDP、強化学習まで、いくつかのアイデアを一般化します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.411902255359074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning in cooperative multi-agent settings has recently advanced significantly in its scope, with applications in cooperative estimation for advertising, dynamic treatment regimes, distributed control, and federated learning. In this paper, we discuss the problem of cooperative multi-agent RL with function approximation, where a group of agents communicates with each other to jointly solve an episodic MDP. We demonstrate that via careful message-passing and cooperative value iteration, it is possible to achieve near-optimal no-regret learning even with a fixed constant communication budget. Next, we demonstrate that even in heterogeneous cooperative settings, it is possible to achieve Pareto-optimal no-regret learning with limited communication. Our work generalizes several ideas from the multi-agent contextual and multi-armed bandit literature to MDPs and reinforcement learning.
• Abstract（参考訳）: 協調型マルチエージェント環境における強化学習は, 広告の協調的評価, 動的処理体制, 分散制御, フェデレーション学習などにおいて, 近年大きく進歩している。 本稿では,エージェント群が互いに通信してエピソディックmdpを協調的に解くような関数近似による協調型マルチエージェントrlの問題について議論する。 我々は,メッセージパッシングと協調的価値反復によって,固定的なコミュニケーション予算であっても,ほぼ最適に学習できることを示した。 次に, 不均質な協調環境であっても, 限られたコミュニケーションでPareto-optimal no-regret Learningを実現できることを実証する。 私たちの仕事は、マルチエージェントコンテキストとマルチアームバンディット文学からMDP、強化学習まで、いくつかのアイデアを一般化します。

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