論文の概要: ROMAX: Certifiably Robust Deep Multiagent Reinforcement Learning via Convex Relaxation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06795v1
• Date: Tue, 14 Sep 2021 16:18:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-15 19:24:19.610980
• Title: ROMAX: Certifiably Robust Deep Multiagent Reinforcement Learning via Convex Relaxation
• Title（参考訳）: romax:凸緩和による頑健な深層マルチエージェント強化学習
• Authors: Chuangchuang Sun, Dong-Ki Kim, and Jonathan P. How
• Abstract要約: サイバー物理攻撃は、マルチエージェント強化学習の堅牢性に挑戦することができる。 我々は,他のエージェントの最悪のポリシー更新を推測するミニマックスMARL手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.091346776897744
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In a multirobot system, a number of cyber-physical attacks (e.g., communication hijack, observation perturbations) can challenge the robustness of agents. This robustness issue worsens in multiagent reinforcement learning because there exists the non-stationarity of the environment caused by simultaneously learning agents whose changing policies affect the transition and reward functions. In this paper, we propose a minimax MARL approach to infer the worst-case policy update of other agents. As the minimax formulation is computationally intractable to solve, we apply the convex relaxation of neural networks to solve the inner minimization problem. Such convex relaxation enables robustness in interacting with peer agents that may have significantly different behaviors and also achieves a certified bound of the original optimization problem. We evaluate our approach on multiple mixed cooperative-competitive tasks and show that our method outperforms the previous state of the art approaches on this topic.
• Abstract（参考訳）: マルチロボットシステムでは、多くのサイバー物理攻撃(通信ハイジャック、観測摂動など)がエージェントの堅牢性に挑戦することができる。 このロバスト性問題は、遷移と報酬関数に影響を与える変更ポリシーを持つ学習エージェントによる環境の非定常性が存在するため、マルチエージェント強化学習において悪化する。 本稿では,他のエージェントの最悪のポリシー更新を推測するミニマックスMARL手法を提案する。 ミニマックスの定式化は計算的に解けるので、ニューラルネットワークの凸緩和を適用して内部最小化問題を解く。 このような凸緩和は、異なる振る舞いを持つ可能性のあるピアエージェントとの相互作用において堅牢性を可能にし、また元の最適化問題の証明された境界を達成する。 提案手法は,複数の協調競争課題に対するアプローチを評価し,本手法が先行する技術アプローチよりも優れていることを示す。

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