論文の概要: Local Advantage Actor-Critic for Robust Multi-Agent Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08642v1
• Date: Sat, 16 Oct 2021 19:03:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-19 15:07:27.205529
• Title: Local Advantage Actor-Critic for Robust Multi-Agent Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 頑健な多エージェント深部強化学習のための局所アドバンテージアクター批判
• Authors: Yuchen Xiao, Xueguang Lyu, Christopher Amato
• Abstract要約: 本稿では,Robost Local Advantage (ROLA) Actor-Criticと呼ばれるマルチエージェントポリシー勾配法を提案する。 ROLAにより、各エージェントはローカルな批評家として個々のアクション値関数を学習し、環境の非定常性を改善することができる。 複数の最先端マルチエージェントポリシー勾配アルゴリズムに対して,ROLAの堅牢性と有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.519440854957633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Policy gradient methods have become popular in multi-agent reinforcement learning, but they suffer from high variance due to the presence of environmental stochasticity and exploring agents (i.e., non-stationarity), which is potentially worsened by the difficulty in credit assignment. As a result, there is a need for a method that is not only capable of efficiently solving the above two problems but also robust enough to solve a variety of tasks. To this end, we propose a new multi-agent policy gradient method, called Robust Local Advantage (ROLA) Actor-Critic. ROLA allows each agent to learn an individual action-value function as a local critic as well as ameliorating environment non-stationarity via a novel centralized training approach based on a centralized critic. By using this local critic, each agent calculates a baseline to reduce variance on its policy gradient estimation, which results in an expected advantage action-value over other agents' choices that implicitly improves credit assignment. We evaluate ROLA across diverse benchmarks and show its robustness and effectiveness over a number of state-of-the-art multi-agent policy gradient algorithms.
• Abstract（参考訳）: 政策勾配法は, マルチエージェント強化学習において普及しているが, 環境確率性や探索エージェント(非定常性)の存在により, 高いばらつきに悩まされている。 その結果、上記の2つの問題を効率的に解くことができるだけでなく、様々なタスクを解くのに十分な頑健さを持つ方法が必要となる。 そこで本研究では,Robost Local Advantage (ROLA) Actor-Criticと呼ばれるマルチエージェントポリシー勾配法を提案する。 ROLAは、各エージェントが局所的批評家として個別の行動価値関数を学習し、集中的批評家に基づく新しい集中型トレーニングアプローチを通じて、非定常性を改善する。 この局所的批評家を用いて、各エージェントは基準線を計算し、ポリシー勾配推定のばらつきを減らし、暗黙的に信用代入を改善する他のエージェントの選択よりも期待される有利なアクション値をもたらす。 ROLAを様々なベンチマークで評価し、最先端のマルチエージェントポリシー勾配アルゴリズムよりも頑健さと有効性を示す。

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