論文の概要: Celebrating Diversity in Shared Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02195v1
• Date: Fri, 4 Jun 2021 00:55:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-07 14:58:58.343744
• Title: Celebrating Diversity in Shared Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 共有マルチエージェント強化学習における多様性の祝福
• Authors: Chenghao Li, Chengjie WU, Tonghan Wang, Jun Yang, Qianchuan Zhao, Chongjie Zhang
• Abstract要約: 深層多エージェント強化学習は、複雑な協調的な課題を解決することを約束している。 本稿では,共有型マルチエージェント強化学習の最適化と表現に多様性を導入することを目的とする。 提案手法は,Google Research Footballと超硬度StarCraft IIマイクロマネジメントタスクにおける最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.901606233349177
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, deep multi-agent reinforcement learning (MARL) has shown the promise to solve complex cooperative tasks. Its success is partly because of parameter sharing among agents. However, such sharing may lead agents to behave similarly and limit their coordination capacity. In this paper, we aim to introduce diversity in both optimization and representation of shared multi-agent reinforcement learning. Specifically, we propose an information-theoretical regularization to maximize the mutual information between agents' identities and their trajectories, encouraging extensive exploration and diverse individualized behaviors. In representation, we incorporate agent-specific modules in the shared neural network architecture, which are regularized by L1-norm to promote learning sharing among agents while keeping necessary diversity. Empirical results show that our method achieves state-of-the-art performance on Google Research Football and super hard StarCraft II micromanagement tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年, 深層多エージェント強化学習(MARL)は, 複雑な協調作業の解決を約束している。 その成功の一部は、エージェント間のパラメータ共有が原因である。 しかし、そのような共有はエージェントが同様に振舞い、調整能力を制限する可能性がある。 本稿では,共有マルチエージェント強化学習の最適化と表現における多様性について述べる。 具体的には,エージェントのアイデンティティとトラジェクトリ間の相互情報を最大化し,広範囲な探索と多様な個別化行動を促す情報理論正規化を提案する。 表現では、l1-normによって規則化された共有ニューラルネットワークアーキテクチャにエージェント固有のモジュールを組み込んで、必要な多様性を維持しながらエージェント間の学習共有を促進する。 実験の結果,本手法はGoogle Research Footballと超硬度StarCraft IIマイクロマネジメントタスクの最先端性能を実現する。

関連論文リスト

• Contextual Knowledge Sharing in Multi-Agent Reinforcement Learning with Decentralized Communication and Coordination [0.9776703963093367]
  マルチエージェント強化学習(Dec-MARL)は、動的環境における複雑なタスクに対処するための重要なアプローチとして登場した。 本稿では,エージェントの知識共有プロセスに目標認識とタイムアウェアネスを取り入れ,ピアツーピアコミュニケーションとコーディネーションを統合した新しいDec-MARLフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-26T22:49:50Z)
• Learning Flexible Heterogeneous Coordination with Capability-Aware Shared Hypernetworks [2.681242476043447]
  異種多エージェント協調のための新しいアーキテクチャであるCASH(Capability-Aware Shared Hypernetworks)を提案する。 CASHは、ソフトパラメータ共有ハイパーネットワークを通じてサンプル効率を維持しながら十分な多様性を生成する。 2つの異種協調タスクと3つの標準学習パラダイムにまたがる実験を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-10T15:39:39Z)
• AgentVerse: Facilitating Multi-Agent Collaboration and Exploring Emergent Behaviors [93.38830440346783]
  本稿では,その構成をより高機能なシステムとして協調的に調整できるマルチエージェントフレームワークを提案する。 実験により,フレームワークが単一エージェントより優れたマルチエージェントグループを効果的に展開できることが実証された。 これらの振舞いの観点から、我々は、ポジティブなものを活用し、ネガティブなものを緩和し、マルチエージェントグループの協調可能性を改善するためのいくつかの戦略について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T16:47:11Z)
• Learning Reward Machines in Cooperative Multi-Agent Tasks [75.79805204646428]
  本稿では,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)に対する新しいアプローチを提案する。 これは、協調的なタスク分解と、サブタスクの構造をコードする報酬機(RM)の学習を組み合わせる。 提案手法は、部分的に観測可能な環境下での報酬の非マルコフ的性質に対処するのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T15:12:28Z)
• CH-MARL: A Multimodal Benchmark for Cooperative, Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning [15.686200550604815]
  マルチルームホーム環境において,複数の模擬異種ロボット間の協調作業を含むタスクを含むベンチマークデータセットを提案する。 我々は、統合学習フレームワーク、最先端マルチエージェント強化学習技術のマルチモーダル実装、一貫した評価プロトコルを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-26T02:21:31Z)
• Policy Diagnosis via Measuring Role Diversity in Cooperative Multi-agent RL [107.58821842920393]
  我々はエージェントの行動差を定量化し、bfロールの多様性を通して政策パフォーマンスとの関係を構築する MARLの誤差は, 役割多様性と強い関係を持つ3つの部分に分けられる。 分解された要因は3つの一般的な方向における政策最適化に大きな影響を及ぼす可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-01T04:58:52Z)
• LDSA: Learning Dynamic Subtask Assignment in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [122.47938710284784]
  協調型MARLにおける動的サブタスク代入(LDSA)を学習するための新しいフレームワークを提案する。 エージェントを異なるサブタスクに合理的に割り当てるために,能力に基づくサブタスク選択戦略を提案する。 LDSAは、より優れたコラボレーションのために、合理的で効果的なサブタスクの割り当てを学習していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-05T10:46:16Z)
• Multi-Agent Imitation Learning with Copulas [102.27052968901894]
  マルチエージェント模倣学習は、観察と行動のマッピングを学習することで、デモからタスクを実行するために複数のエージェントを訓練することを目的としている。 本稿では,確率変数間の依存を捉える強力な統計ツールである copula を用いて,マルチエージェントシステムにおける相関関係と協調関係を明示的にモデル化する。 提案モデルでは,各エージェントの局所的行動パターンと,エージェント間の依存構造のみをフルにキャプチャするコプラ関数を別々に学習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-10T03:49:41Z)
• UneVEn: Universal Value Exploration for Multi-Agent Reinforcement Learning [53.73686229912562]
  我々はUniversal Value Exploration(UneVEn)と呼ばれる新しいMARLアプローチを提案する。 UneVEnは、一連の関連するタスクと、普遍的な後継機能の線形分解を同時に学習する。 一連の探索ゲームにおける実証的な結果、エージェント間の重要な調整を必要とする協調捕食・捕食作業への挑戦、およびStarCraft IIのマイクロマネジメントベンチマークは、UneVEnが他の最先端のMARLメソッドが失敗するタスクを解決できることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T19:08:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。