論文の概要: Coordinated Proximal Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04051v1
• Date: Sun, 7 Nov 2021 11:14:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-10 07:37:30.553398
• Title: Coordinated Proximal Policy Optimization
• Title（参考訳）: Coordinated Proximal Policy Optimization
• Authors: Zifan Wu, Chao Yu, Deheng Ye, Junge Zhang, Haiyin Piao, Hankz Hankui Zhuo
• Abstract要約: Coordinated Proximal Policy Optimization (CoPPO) は、オリジナルの Proximal Policy Optimization (PPO) をマルチエージェント設定に拡張するアルゴリズムである。 我々は,理論的な共同目的を最適化する際の政策改善の単調性を証明する。 そこで我々は,CoPPOにおけるそのような目的がエージェント間の動的信用割り当てを達成し,エージェントポリシーの同時更新時の高分散問題を軽減することができると解釈した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.780862892562308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Coordinated Proximal Policy Optimization (CoPPO), an algorithm that extends the original Proximal Policy Optimization (PPO) to the multi-agent setting. The key idea lies in the coordinated adaptation of step size during the policy update process among multiple agents. We prove the monotonicity of policy improvement when optimizing a theoretically-grounded joint objective, and derive a simplified optimization objective based on a set of approximations. We then interpret that such an objective in CoPPO can achieve dynamic credit assignment among agents, thereby alleviating the high variance issue during the concurrent update of agent policies. Finally, we demonstrate that CoPPO outperforms several strong baselines and is competitive with the latest multi-agent PPO method (i.e. MAPPO) under typical multi-agent settings, including cooperative matrix games and the StarCraft II micromanagement tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,元来の近位政策最適化 (ppo) をマルチエージェント設定に拡張するアルゴリズムであるcoppo(co coordinated proximal policy optimization)を提案する。 鍵となるアイデアは、複数のエージェント間のポリシー更新プロセスにおけるステップサイズの調整された適応にある。 理論的に接地した共同目的を最適化する際の政策改善の単調性を証明し、近似集合に基づく単純化された最適化目標を導出する。 そこで我々は,CoPPOにおけるそのような目的がエージェント間の動的信用割り当てを達成し,エージェントポリシーの同時更新時の高分散問題を軽減することができると解釈した。 最後に、CoPPOはいくつかの強力なベースラインより優れており、協調行列ゲームやStarCraft IIマイクロマネジメントタスクを含む典型的なマルチエージェント設定下で、最新のマルチエージェントPPO手法(MAPPO)と競合することを示す。

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