論文の概要: Multi-agent Communication with Graph Information Bottleneck under Limited Bandwidth (a position paper)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10374v1
• Date: Mon, 20 Dec 2021 07:53:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-22 00:37:03.725137
• Title: Multi-agent Communication with Graph Information Bottleneck under Limited Bandwidth (a position paper)
• Title（参考訳）: 有限帯域におけるグラフ情報スロットネックを用いたマルチエージェント通信(位置紙)
• Authors: Qi Tian, Kun Kuang, Baoxiang Wang, Furui Liu, Fei Wu
• Abstract要約: 多くの実世界のシナリオでは、通信は高価であり、マルチエージェントシステムの帯域幅には一定の制約がある。 通信資源を占有する冗長なメッセージは、情報的メッセージの送信をブロックし、パフォーマンスを損なう。 本稿では,通信グラフ内の構造情報とノード情報を効果的に圧縮し,帯域幅に制約のある設定に対処する,新しいマルチエージェント通信モジュールCommGIBを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.11330289225981
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent studies have shown that introducing communication between agents can significantly improve overall performance in cooperative Multi-agent reinforcement learning (MARL). In many real-world scenarios, communication can be expensive and the bandwidth of the multi-agent system is subject to certain constraints. Redundant messages who occupy the communication resources can block the transmission of informative messages and thus jeopardize the performance. In this paper, we aim to learn the minimal sufficient communication messages. First, we initiate the communication between agents by a complete graph. Then we introduce the graph information bottleneck (GIB) principle into this complete graph and derive the optimization over graph structures. Based on the optimization, a novel multi-agent communication module, called CommGIB, is proposed, which effectively compresses the structure information and node information in the communication graph to deal with bandwidth-constrained settings. Extensive experiments in Traffic Control and StanCraft II are conducted. The results indicate that the proposed methods can achieve better performance in bandwidth-restricted settings compared with state-of-the-art algorithms, with especially large margins in large-scale multi-agent tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、エージェント間のコミュニケーションの導入により、協調型マルチエージェント強化学習(MARL)における全体的なパフォーマンスが著しく向上することが示されている。 多くの現実のシナリオでは、通信は高価であり、マルチエージェントシステムの帯域幅には一定の制約が課される。 通信資源を占有する冗長なメッセージは、情報的メッセージの送信をブロックし、パフォーマンスを損なう。 本稿では,最小限のコミュニケーションメッセージを学習することを目的とする。 まず、エージェント間のコミュニケーションを完全なグラフで開始する。 次に、この完全グラフにグラフ情報ボトルネック(GIB)の原理を導入し、グラフ構造に対する最適化を導出する。 この最適化に基づいて,通信グラフの構造情報とノード情報を効果的に圧縮し,帯域幅制限された設定を扱う,新しいマルチエージェント通信モジュールCommGIBを提案する。 交通制御とスタンクラフトIIの大規模な実験が行われた。 その結果,提案手法は最先端アルゴリズムに比べて帯域制限された設定で性能が向上し,特に大規模マルチエージェントタスクでは大きなマージンが得られた。

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