論文の概要: Adversarial Inverse Reinforcement Learning for Mean Field Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14654v5
• Date: Mon, 17 Apr 2023 23:06:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 19:29:15.410124
• Title: Adversarial Inverse Reinforcement Learning for Mean Field Games
• Title（参考訳）: 平均フィールドゲームにおける逆逆強化学習
• Authors: Yang Chen, Libo Zhang, Jiamou Liu and Michael Witbrock
• Abstract要約: 平均場ゲーム(MFG)は、大規模マルチエージェントシステムをモデル化するための数学的に抽出可能なフレームワークを提供する。 本稿では,実証における不確実性に対処可能な新しいフレームワーク,Mean-Field Adversarial IRL(MF-AIRL)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.392418397388823
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mean field games (MFGs) provide a mathematically tractable framework for modelling large-scale multi-agent systems by leveraging mean field theory to simplify interactions among agents. It enables applying inverse reinforcement learning (IRL) to predict behaviours of large populations by recovering reward signals from demonstrated behaviours. However, existing IRL methods for MFGs are powerless to reason about uncertainties in demonstrated behaviours of individual agents. This paper proposes a novel framework, Mean-Field Adversarial IRL (MF-AIRL), which is capable of tackling uncertainties in demonstrations. We build MF-AIRL upon maximum entropy IRL and a new equilibrium concept. We evaluate our approach on simulated tasks with imperfect demonstrations. Experimental results demonstrate the superiority of MF-AIRL over existing methods in reward recovery.
• Abstract（参考訳）: 平均場ゲーム(MFG)は、平均場理論を利用してエージェント間の相互作用を単純化することにより、大規模マルチエージェントシステムをモデル化するための数学的に抽出可能なフレームワークを提供する。 実演行動から報酬信号を回収することにより、逆強化学習(IRL)を適用して、大集団の行動を予測する。 しかし、既存のMFGのIRL法では、個々のエージェントの動作を示す不確実性について説明できない。 本稿では,実証における不確実性に対処可能な新しいフレームワーク,Mean-Field Adversarial IRL(MF-AIRL)を提案する。 我々は、最大エントロピーIRLと新しい平衡概念に基づいてMF-AIRLを構築する。 不完全な実演を伴うシミュレーションタスクに対する我々のアプローチを評価する。 その結果,MF-AIRLは報酬回収法よりも優れていることが示された。

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