論文の概要: Multi-agent Reinforcement Learning Improvement in a Dynamic Environment Using Knowledge Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09807v1
• Date: Tue, 20 Jul 2021 23:42:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-22 14:21:04.574561
• Title: Multi-agent Reinforcement Learning Improvement in a Dynamic Environment Using Knowledge Transfer
• Title（参考訳）: 知識伝達を用いた動的環境におけるマルチエージェント強化学習の改善
• Authors: Mahnoosh Mahdavimoghaddama, Amin Nikanjama, Monireh Abdoos
• Abstract要約: 協調型マルチエージェントシステムは、様々な領域で広く使われている。 これらのシステムは、大規模で未知の、動的環境を扱うための良い選択肢でもある。 しかし、これらの環境での学習は様々なアプリケーションにおいて非常に重要な課題となっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cooperative multi-agent systems are being widely used in different domains. Interaction among agents would bring benefits, including reducing operating costs, high scalability, and facilitating parallel processing. These systems are also a good option for handling large-scale, unknown, and dynamic environments. However, learning in these environments has become a very important challenge in various applications. These challenges include the effect of search space size on learning time, inefficient cooperation among agents, and the lack of proper coordination among agents' decisions. Moreover, reinforcement learning algorithms may suffer from long convergence time in these problems. In this paper, a communication framework using knowledge transfer concepts is introduced to address such challenges in the herding problem with large state space. To handle the problems of convergence, knowledge transfer has been utilized that can significantly increase the efficiency of reinforcement learning algorithms. Coordination between the agents is carried out through a head agent in each group of agents and a coordinator agent respectively. The results demonstrate that this framework could indeed enhance the speed of learning and reduce convergence time.
• Abstract（参考訳）: 協調型マルチエージェントシステムは様々な領域で広く使われている。 エージェント間のインタラクションは、運用コストの削減、スケーラビリティの向上、並列処理の容易化といったメリットをもたらす。 これらのシステムは、大規模で未知の、動的環境を扱うための良い選択肢でもある。 しかし、これらの環境での学習は様々なアプリケーションにおいて非常に重要な課題となっている。 これらの課題には、学習時間に対する探索空間の大きさの影響、エージェント間の非効率な協調、エージェントの判断における適切な調整の欠如が含まれる。 さらに、強化学習アルゴリズムはこれらの問題において長い収束時間に悩まされる可能性がある。 本稿では,知識伝達の概念を用いたコミュニケーション・フレームワークを導入し,大規模状態空間のハーディング問題における課題に対処する。 収束の問題に対処するために,強化学習アルゴリズムの効率を著しく向上させる知識伝達が活用されている。 各エージェント群におけるヘッドエージェントとコーディネータエージェントとを介して、エージェント間の調整を行う。 その結果,このフレームワークは学習の速度を向上し,収束時間を短縮する可能性が示唆された。

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