論文の概要: Scalable Evaluation of Multi-Agent Reinforcement Learning with Melting Pot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06857v1
• Date: Wed, 14 Jul 2021 17:22:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-07-15 16:16:31.923024
• Title: Scalable Evaluation of Multi-Agent Reinforcement Learning with Melting Pot
• Title（参考訳）: 融点を用いた多エージェント強化学習のスケーラブル評価
• Authors: Joel Z. Leibo, Edgar Du\'e\~nez-Guzm\'an, Alexander Sasha Vezhnevets, John P. Agapiou, Peter Sunehag, Raphael Koster, Jayd Matyas, Charles Beattie, Igor Mordatch, Thore Graepel
• Abstract要約: Melting PotはMARL評価スイートで、強化学習を使用して、新しいテストシナリオを作成するのに必要な人的労力を削減する。 幅広い研究トピックをカバーする80以上のユニークなテストシナリオを作成しました。 これらのテストシナリオを標準的なMARLトレーニングアルゴリズムに適用し、Melting Potがトレーニングのパフォーマンスだけでは明らかでない弱点をいかに明らかにするかを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.28884625011987
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing evaluation suites for multi-agent reinforcement learning (MARL) do not assess generalization to novel situations as their primary objective (unlike supervised-learning benchmarks). Our contribution, Melting Pot, is a MARL evaluation suite that fills this gap, and uses reinforcement learning to reduce the human labor required to create novel test scenarios. This works because one agent's behavior constitutes (part of) another agent's environment. To demonstrate scalability, we have created over 80 unique test scenarios covering a broad range of research topics such as social dilemmas, reciprocity, resource sharing, and task partitioning. We apply these test scenarios to standard MARL training algorithms, and demonstrate how Melting Pot reveals weaknesses not apparent from training performance alone.
• Abstract（参考訳）: 既存のマルチエージェント強化学習(MARL)の評価スイートは、新しい状況への一般化を主目的として評価していない(教師付き学習ベンチマークとは違って)。 私たちの貢献であるMelting Potは、このギャップを埋めるMARL評価スイートであり、新しいテストシナリオを作成するのに必要な人的労力を減らすために強化学習を使用します。 これは、あるエージェントの動作が他のエージェントの環境を構成する(一部)ためである。 スケーラビリティを示すために、ソーシャルジレンマ、相互性、リソース共有、タスク分割といった幅広い研究トピックをカバーする80以上のユニークなテストシナリオを作成しました。 これらのテストシナリオを標準marlトレーニングアルゴリズムに適用し、トレーニングパフォーマンスだけでは明らかでない弱点をメルトポットがいかに示すかを実証する。

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