論文の概要: Improved cooperation by balancing exploration and exploitation in intertemporal social dilemma tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09152v1
• Date: Tue, 19 Oct 2021 08:40:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-21 15:07:06.606530
• Title: Improved cooperation by balancing exploration and exploitation in intertemporal social dilemma tasks
• Title（参考訳）: 時間間社会ジレンマ課題における探索と搾取のバランスによる協力の改善
• Authors: Zhenbo Cheng, Xingguang Liu, Leilei Zhang, Hangcheng Meng, Qin Li, Xiao Gang
• Abstract要約: 本研究では,探索と搾取のバランスをとることができる学習率を組み込むことで協調を達成するための新たな学習戦略を提案する。 簡単な戦略を駆使したエージェントは、時間的社会的ジレンマと呼ばれる意思決定タスクにおいて、相対的に集団的リターンを改善する。 また、学習率の多様性が強化学習エージェントの人口に与える影響についても検討し、異種集団で訓練されたエージェントが特に協調した政策を発達させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.541277269153809
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: When an individual's behavior has rational characteristics, this may lead to irrational collective actions for the group. A wide range of organisms from animals to humans often evolve the social attribute of cooperation to meet this challenge. Therefore, cooperation among individuals is of great significance for allowing social organisms to adapt to changes in the natural environment. Based on multi-agent reinforcement learning, we propose a new learning strategy for achieving coordination by incorporating a learning rate that can balance exploration and exploitation. We demonstrate that agents that use the simple strategy improve a relatively collective return in a decision task called the intertemporal social dilemma, where the conflict between the individual and the group is particularly sharp. We also explore the effects of the diversity of learning rates on the population of reinforcement learning agents and show that agents trained in heterogeneous populations develop particularly coordinated policies relative to those trained in homogeneous populations.
• Abstract（参考訳）: 個人の行動が合理的な特性を持つとき、これは集団に対する不合理な集団行動につながる可能性がある。 動物から人間まで幅広い生物が、この課題を満たすために協力の社会的特性を進化させる。 したがって、社会生物が自然環境の変化に適応できるようにする上で、個人間の協力は非常に重要である。 マルチエージェント強化学習に基づいて,探索と搾取のバランスをとる学習率を組み込むことで協調を実現するための新しい学習戦略を提案する。 簡単な戦略を用いたエージェントは、時間的社会的ジレンマと呼ばれる決定タスクにおいて、個人とグループの対立が特に鋭い場合において、相対的に集団的リターンを改善することを実証する。 また,強化学習エージェントの集団に対する学習率の多様性の影響を考察し,異種集団で訓練されたエージェントが,均質集団で訓練されたエージェントと比較して,特に協調した政策を展開することを示した。

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