論文の概要: Iterated Reasoning with Mutual Information in Cooperative and Byzantine Decentralized Teaming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08484v1
• Date: Thu, 20 Jan 2022 22:54:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-24 13:30:19.901174
• Title: Iterated Reasoning with Mutual Information in Cooperative and Byzantine Decentralized Teaming
• Title（参考訳）: 協力・ビザンチン分権チームにおける相互情報による反復推論
• Authors: Sachin Konan, Esmaeil Seraj, Matthew Gombolay
• Abstract要約: 我々は,政策グラディエント(PG)の下での最適化において,エージェントの方針がチームメイトの方針に準じることが,本質的に相互情報(MI)の下限を最大化することを示す。 我々の手法であるInfoPGは、創発的協調行動の学習におけるベースラインを上回り、分散協調型MARLタスクにおける最先端の課題を設定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Information sharing is key in building team cognition and enables coordination and cooperation. High-performing human teams also benefit from acting strategically with hierarchical levels of iterated communication and rationalizability, meaning a human agent can reason about the actions of their teammates in their decision-making. Yet, the majority of prior work in Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) does not support iterated rationalizability and only encourage inter-agent communication, resulting in a suboptimal equilibrium cooperation strategy. In this work, we show that reformulating an agent's policy to be conditional on the policies of its neighboring teammates inherently maximizes Mutual Information (MI) lower-bound when optimizing under Policy Gradient (PG). Building on the idea of decision-making under bounded rationality and cognitive hierarchy theory, we show that our modified PG approach not only maximizes local agent rewards but also implicitly reasons about MI between agents without the need for any explicit ad-hoc regularization terms. Our approach, InfoPG, outperforms baselines in learning emergent collaborative behaviors and sets the state-of-the-art in decentralized cooperative MARL tasks. Our experiments validate the utility of InfoPG by achieving higher sample efficiency and significantly larger cumulative reward in several complex cooperative multi-agent domains.
• Abstract（参考訳）: 情報共有は、チーム認知の構築において重要であり、協調と協力を可能にする。 ハイパフォーマンスな人間チームは、反復的なコミュニケーションと合理化可能性という階層的なレベルで戦略的に行動することで利益を得る。 しかし、MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)における先行研究の大部分は、反復的合理化性をサポートしておらず、エージェント間通信を奨励するだけであり、その結果、最適均衡協力戦略をもたらす。 本研究は,隣接するチームメイトの方針を条件とするエージェントのポリシーの改革が,政策勾配(pg)下での最適化において,本質的に下位の相互情報(mi)を最大化することを示す。 有界合理性と認知階層理論に基づく意思決定の考え方に基づき,我々の修正pgアプローチは,局所エージェント報酬を最大化するだけでなく,明示的なアドホック正規化用語を必要とせずにエージェント間のmiに関する暗黙の理由も示す。 我々の手法であるInfoPGは、創発的協調行動の学習におけるベースラインを上回り、分散協調型MARLタスクにおける最先端の課題を設定します。 本実験は,複数の複合協調型マルチエージェントドメインにおいて,試料効率の向上と累積報酬の大幅な向上によりInfoPGの有用性を検証した。

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