論文の概要: Recursive Reasoning Graph for Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02844v1
• Date: Sun, 6 Mar 2022 00:57:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-09 08:58:09.034924
• Title: Recursive Reasoning Graph for Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: マルチエージェント強化学習のための再帰推論グラフ
• Authors: Xiaobai Ma, David Isele, Jayesh K. Gupta, Kikuo Fujimura, Mykel J. Kochenderfer
• Abstract要約: マルチエージェント強化学習(MARL)は、複数のエージェントが相互に相互作用するポリシーを同時に学習する効率的な方法である。 既存のアルゴリズムは、他のエージェントに対する自己行動の影響を正確に予測できない。 提案アルゴリズムはRecursive Reasoning Graph (R2G)と呼ばれ、複数のマルチエージェント粒子およびロボットゲームにおける最先端の性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.890087638530524
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-agent reinforcement learning (MARL) provides an efficient way for simultaneously learning policies for multiple agents interacting with each other. However, in scenarios requiring complex interactions, existing algorithms can suffer from an inability to accurately anticipate the influence of self-actions on other agents. Incorporating an ability to reason about other agents' potential responses can allow an agent to formulate more effective strategies. This paper adopts a recursive reasoning model in a centralized-training-decentralized-execution framework to help learning agents better cooperate with or compete against others. The proposed algorithm, referred to as the Recursive Reasoning Graph (R2G), shows state-of-the-art performance on multiple multi-agent particle and robotics games.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント強化学習(MARL)は、複数のエージェントが相互に相互作用するポリシーを同時に学習する効率的な方法である。 しかし、複雑な相互作用を必要とするシナリオでは、既存のアルゴリズムは他のエージェントに対する自己行動の影響を正確に予測できない。 他のエージェントの潜在的な反応を推論する能力を組み込むことで、エージェントはより効果的な戦略を定式化することができる。 本稿では,学習エージェントが他者との協力や競争をより良くするために,集中型学習・分散実行フレームワークにおいて再帰的推論モデルを採用する。 提案アルゴリズムはRecursive Reasoning Graph (R2G)と呼ばれ、複数のマルチエージェント粒子およびロボットゲームにおける最先端の性能を示す。

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