論文の概要: Soft Hierarchical Graph Recurrent Networks for Many-Agent Partially Observable Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02032v1
• Date: Sun, 5 Sep 2021 09:51:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-07 16:49:13.218811
• Title: Soft Hierarchical Graph Recurrent Networks for Many-Agent Partially Observable Environments
• Title（参考訳）: 多元的部分観測環境のためのソフト階層グラフリカレントネットワーク
• Authors: Zhenhui Ye, Xiaohong Jiang, Guanghua Song, Bowei Yang
• Abstract要約: 本稿では,階層型グラフ再帰ネットワーク(HGRN)と呼ばれる新しいネットワーク構造を提案する。 以上の技術に基づいて,Soft-HGRNと呼ばれる値に基づくMADRLアルゴリズムと,SAC-HRGNというアクタクリティカルな変種を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.067091068256747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent progress in multi-agent deep reinforcement learning(MADRL) makes it more practical in real-world tasks, but its relatively poor scalability and the partially observable constraints raise challenges to its performance and deployment. Based on our intuitive observation that the human society could be regarded as a large-scale partially observable environment, where each individual has the function of communicating with neighbors and remembering its own experience, we propose a novel network structure called hierarchical graph recurrent network(HGRN) for multi-agent cooperation under partial observability. Specifically, we construct the multi-agent system as a graph, use the hierarchical graph attention network(HGAT) to achieve communication between neighboring agents, and exploit GRU to enable agents to record historical information. To encourage exploration and improve robustness, we design a maximum-entropy learning method to learn stochastic policies of a configurable target action entropy. Based on the above technologies, we proposed a value-based MADRL algorithm called Soft-HGRN and its actor-critic variant named SAC-HRGN. Experimental results based on three homogeneous tasks and one heterogeneous environment not only show that our approach achieves clear improvements compared with four baselines, but also demonstrates the interpretability, scalability, and transferability of the proposed model. Ablation studies prove the function and necessity of each component.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントディープ強化学習(MADRL)の最近の進歩により、現実のタスクではより実用的になるが、スケーラビリティが比較的低く、部分的に観察可能な制約がパフォーマンスとデプロイメントに課題をもたらす。 人間の社会は、近隣の人とコミュニケーションし、自身の経験を記憶する機能を持つ大規模な部分観測可能な環境とみなすことができるという直感的な観察に基づいて、部分観測性の下でのマルチエージェント協調のための階層グラフ再帰ネットワーク(HGRN)と呼ばれる新しいネットワーク構造を提案する。 具体的には,マルチエージェントシステムをグラフとして構築し,階層型グラフアテンションネットワーク(hgat)を用いて隣接エージェント間の通信を実現し,エージェントが履歴情報を記録できるようにする。 探索を奨励し、ロバスト性を向上させるために、設定可能なターゲットアクションエントロピーの確率的ポリシーを学習するための最大エントロピー学習法を設計する。 以上の技術に基づいて、Soft-HGRNと呼ばれる値に基づくMADRLアルゴリズムと、SAC-HRGNというアクタクリティカルな変種を提案する。 3つの均質なタスクと1つの異質な環境に基づく実験結果から,提案手法が4つのベースラインと比較して明らかに改善されるだけでなく,提案モデルの解釈性,拡張性,転送性も示された。 アブレーション研究は各成分の機能と必要性を証明する。

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