論文の概要: The AI Arena: A Framework for Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05737v1
• Date: Tue, 9 Mar 2021 22:16:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-11 21:54:13.129357
• Title: The AI Arena: A Framework for Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: AI Arena - 分散マルチエージェント強化学習のためのフレームワーク
• Authors: Edward W. Staley, Corban G.Rivera, Ashley J. Llorens
• Abstract要約: 分散マルチエージェント強化学習のための柔軟な抽象化を備えたスケーラブルなフレームワークであるAI Arenaを紹介します。 複数の異なる学習環境において、一般的なRL技術よりも分散マルチエージェント学習アプローチによる性能向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3437656066916039
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advances in reinforcement learning (RL) have resulted in recent breakthroughs in the application of artificial intelligence (AI) across many different domains. An emerging landscape of development environments is making powerful RL techniques more accessible for a growing community of researchers. However, most existing frameworks do not directly address the problem of learning in complex operating environments, such as dense urban settings or defense-related scenarios, that incorporate distributed, heterogeneous teams of agents. To help enable AI research for this important class of applications, we introduce the AI Arena: a scalable framework with flexible abstractions for distributed multi-agent reinforcement learning. The AI Arena extends the OpenAI Gym interface to allow greater flexibility in learning control policies across multiple agents with heterogeneous learning strategies and localized views of the environment. To illustrate the utility of our framework, we present experimental results that demonstrate performance gains due to a distributed multi-agent learning approach over commonly-used RL techniques in several different learning environments.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)の進歩は、多くの異なるドメインにわたる人工知能(AI)の適用における最近のブレークスルーをもたらしました。 開発環境の新たな展望により、強力なrl技術が研究者のコミュニティにもっとアクセスしやすくなっている。 しかし、既存のフレームワークの多くは、分散した異質なエージェントチームを含む、密集した都市設定や防衛関連のシナリオのような複雑な運用環境での学習の問題を直接扱うものではない。 この重要なアプリケーションのAI研究を可能にするために、分散マルチエージェント強化学習のための柔軟な抽象化を備えたスケーラブルなフレームワークであるAI Arenaを紹介します。 AI ArenaはOpenAI Gymインターフェースを拡張して、異種学習戦略と環境のローカライズドビューを備えた複数のエージェントにわたるコントロールポリシの学習の柔軟性を高める。 本フレームワークの有用性を説明するために,複数の異なる学習環境において,分散マルチエージェント学習アプローチによるパフォーマンス向上を実証した実験結果を提示した。

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