論文の概要: Group-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05135v5
• Date: Sat, 30 Sep 2023 20:32:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 10:55:01.995698
• Title: Group-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: グループエージェント強化学習
• Authors: Kaiyue Wu, Xiao-Jun Zeng
• Abstract要約: 複数の地理的に分散したエージェントがそれぞれのRLタスクを協調的に実行すれば、各エージェントの強化学習プロセスに大きく貢献できる。 グループエージェント強化学習(GARL)のための分散RLフレームワークDDAL(Decentralized Distributed Asynchronous Learning)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.915860504511523
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It can largely benefit the reinforcement learning (RL) process of each agent if multiple geographically distributed agents perform their separate RL tasks cooperatively. Different from multi-agent reinforcement learning (MARL) where multiple agents are in a common environment and should learn to cooperate or compete with each other, in this case each agent has its separate environment and only communicates with others to share knowledge without any cooperative or competitive behaviour as a learning outcome. In fact, this scenario exists widely in real life whose concept can be utilised in many applications, but is not well understood yet and not well formulated. As the first effort, we propose group-agent system for RL as a formulation of this scenario and the third type of RL system with respect to single-agent and multi-agent systems. We then propose a distributed RL framework called DDAL (Decentralised Distributed Asynchronous Learning) designed for group-agent reinforcement learning (GARL). We show through experiments that DDAL achieved desirable performance with very stable training and has good scalability.
• Abstract（参考訳）: 複数の地理的に分散したエージェントがそれぞれのRLタスクを協調的に実行する場合、各エージェントの強化学習(RL)プロセスに大きく貢献する。 複数のエージェントが共通の環境にあり、互いに協力や競争を学ばなければならないマルチエージェント強化学習(marl)とは異なり、この場合、各エージェントは別々の環境を持ち、学習結果として協力的あるいは競争的な振る舞いを伴わずに知識を共有するために他人とのみコミュニケーションをとる。 実際、このシナリオは多くのアプリケーションで利用できるが、十分に理解されておらず、十分に定式化されていない実生活に広く存在している。 第1の取り組みとして,このシナリオの定式化と,単一エージェントおよびマルチエージェントシステムに対する第3タイプのRLシステムについて,グループエージェントシステムを提案する。 次に,グループエージェント強化学習(GARL)のための分散RLフレームワークDDAL(Decentralized Distributed Asynchronous Learning)を提案する。 DDALは非常に安定したトレーニングで望ましいパフォーマンスを実現し、優れたスケーラビリティを実現した実験を通して示す。

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