論文の概要: Shaping Advice in Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15941v1
- Date: Mon, 29 Mar 2021 20:33:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-01 06:29:16.317364
- Title: Shaping Advice in Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
- Title(参考訳): 深層マルチエージェント強化学習におけるシェーピングアドバイス
- Authors: Baicen Xiao, Bhaskar Ramasubramanian, Radha Poovendran
- Abstract要約: マルチエージェント強化学習には、複数のエージェントが相互に相互作用してタスクを完了する。
環境が与える報酬が不足している場合、エージェントは、彼らが受けるアクションの質について即座にフィードバックを受け取れない。
マルチエージェント強化学習(SAM)におけるシェーピングアドバイス(Shaping Advice)と呼ばれる手法を提案し、シェーピングアドバイスと呼ばれる追加の報酬で環境からの報酬信号を増強する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.382293569959979
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-agent reinforcement learning involves multiple agents interacting with
each other and a shared environment to complete tasks. When rewards provided by
the environment are sparse, agents may not receive immediate feedback on the
quality of actions that they take, thereby affecting learning of policies. In
this paper, we propose a method called Shaping Advice in deep Multi-agent
reinforcement learning (SAM) to augment the reward signal from the environment
with an additional reward termed shaping advice. The shaping advice is given by
a difference of potential functions at consecutive time-steps. Each potential
function is a function of observations and actions of the agents. The shaping
advice needs to be specified only once at the start of training, and can be
easily provided by non-experts. We show through theoretical analyses and
experimental validation that shaping advice provided by SAM does not distract
agents from completing tasks specified by the environment reward.
Theoretically, we prove that convergence of policy gradients and value
functions when using SAM implies convergence of these quantities in the absence
of SAM. Experimentally, we evaluate SAM on three tasks in the multi-agent
Particle World environment that have sparse rewards. We observe that using SAM
results in agents learning policies to complete tasks faster, and obtain higher
rewards than: i) using sparse rewards alone; ii) a state-of-the-art reward
redistribution method.
- Abstract(参考訳): マルチエージェント強化学習は、複数のエージェントが相互に相互作用し、タスクを完了させる共有環境を含む。
環境が与える報酬が少なすぎると、エージェントは行動の質について即座にフィードバックを受けられなくなり、ポリシーの学習に影響を及ぼす。
本稿では,深いマルチエージェント強化学習(SAM)におけるシェーピングアドバイスと呼ばれる手法を提案する。
シェーピングアドバイスは、連続した時間ステップにおけるポテンシャル関数の差によって与えられる。
それぞれのポテンシャル関数は、エージェントの観察と行動の関数である。
シェーピングアドバイスはトレーニングの開始時に一度だけ指定する必要があり、専門家でない人でも簡単に提供できる。
本研究では,SAMが提案する形状アドバイスが,環境報酬によって指定されたタスクの完了を妨げないことを示す。
理論的には、SAM を用いた場合のポリシー勾配と値関数の収束は、SAM が存在しない場合のこれらの量の収束を意味する。
実験により,スパース報酬を有する多エージェント粒子世界環境における3つの課題についてSAMを評価した。
samを利用することで、エージェントがより早くタスクを完了できるようにポリシーを学習し、より高い報酬を得るようになるのを観察する。
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