論文の概要: Efficient Cooperation Strategy Generation in Multi-Agent Video Games via Hypergraph Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03265v1
• Date: Mon, 7 Mar 2022 10:34:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-03-08 17:49:36.189010
• Title: Efficient Cooperation Strategy Generation in Multi-Agent Video Games via Hypergraph Neural Network
• Title（参考訳）: ハイパーグラフニューラルネットワークによるマルチエージェントゲームにおける効率的な協調戦略生成
• Authors: Bin Zhang, Yunpeng Bai, Zhiwei Xu, Dapeng Li, Guoliang Fan
• Abstract要約: シングルエージェントビデオゲームにおける深層強化学習のパフォーマンスは驚くべきものだ。 しかし、研究者はマルチエージェント環境でビデオゲームを扱う際にさらに困難を抱えている。 本稿では,エージェントのハイパーグラフ構造に適応し,エージェント間の情報特徴抽出と表現の完全化にハイパーグラフ畳み込みを利用するアクタ・クリティック法に基づく新しいアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.226702761758595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The performance of deep reinforcement learning (DRL) in single-agent video games is astounding due to its benefits in dealing with sequential decision-making challenges. However, researchers have extra difficulties while working with video games in multi-agent environments. One of the most pressing issues presently being addressed is how to create sufficient collaboration between different agents in a scenario with numerous agents. To address this issue, we propose a novel algorithm based on the actor-critic method, which adapts the hypergraph structure of agents and employs hypergraph convolution to complete information feature extraction and representation between agents, resulting in efficient collaboration. Based on distinct generating methods of hypergraph structure, HGAC and ATT-HGAC algorithms are given. We demonstrate the advantages of our approach over other existing methods. Ablation and visualization studies also confirm the relevance of each component of the algorithm.
• Abstract（参考訳）: シングルエージェントビデオゲームにおける深層強化学習(DRL)の性能は、逐次的な意思決定課題に対処する利点から驚くべきものである。 しかし、研究者はマルチエージェント環境でビデオゲームを扱う際にさらに困難を抱えている。 現在取り組まれている最も差し迫った問題の1つは、多数のエージェントとシナリオにおいて、異なるエージェント間の十分なコラボレーションを実現する方法である。 この問題を解決するために,エージェントのハイパーグラフ構造に適応し,ハイパーグラフ畳み込みを用いてエージェント間の情報特徴抽出と表現を完了し,効率的に協調するアクタ・クリティック法に基づく新しいアルゴリズムを提案する。 HGACとATT-HGACのアルゴリズムは,異なるハイパーグラフ構造を生成する方法に基づいている。 我々は,既存の手法に対するアプローチの利点を実証する。 アブレーションと可視化の研究はアルゴリズムの各成分の関連性も確認している。

関連論文リスト

• AgentArk: Distilling Multi-Agent Intelligence into a Single LLM Agent [57.10083973844841]
  AgentArkは、マルチエージェントダイナミクスを単一のモデルの重みに蒸留する新しいフレームワークである。 各種モデル,タスク,スケーリング,シナリオの3つの階層的蒸留戦略について検討する。 シミュレーションからトレーニングへ計算の負担をシフトさせることで、蒸留されたモデルは、複数のエージェントの強い推論と自己補正性能を示しながら、一つのエージェントの効率を保ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-03T19:18:28Z)
• Hollywood Town: Long-Video Generation via Cross-Modal Multi-Agent Orchestration [73.65102758687289]
  本研究は,マルチエージェントコラボレーションを改善するための3つのイノベーションを紹介する。 まず、長いビデオ生成のための階層型グラフベースのマルチエージェントフレームワークであるOmniAgentを提案する。 第2に,文脈工学にヒントを得たハイパーグラフノードを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-25T20:34:18Z)
• AgentRouter: A Knowledge-Graph-Guided LLM Router for Collaborative Multi-Agent Question Answering [51.07491603393163]
  tAgentは知識グラフ誘導ルーティング問題としてマルチエージェントQAを定式化するフレームワークである。 エージェントアウトプットのソフトな監督と重み付けされた集約を活用することで、エージェントは多様なエージェントの相補的な強みを捉える、原則化された協調スキームを学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-06T23:20:49Z)
• GUARDIAN: Safeguarding LLM Multi-Agent Collaborations with Temporal Graph Modeling [5.798273384241793]
  大規模言語モデル (LLM) は、複雑な対話や多ターン対話を行えるインテリジェントエージェントの開発を可能にする。 GUARDIANは、GUARDing Intelligent Agent ColllaboratioNsにおいて、複数の安全上の懸念を検出し緩和する方法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-25T17:15:55Z)
• Divide by Question, Conquer by Agent: SPLIT-RAG with Question-Driven Graph Partitioning [62.640169289390535]
  SPLIT-RAGは、質問駆動セマンティックグラフ分割と協調サブグラフ検索による制限に対処するマルチエージェントRAGフレームワークである。 革新的なフレームワークは、まずリンク情報のセマンティック分割を作成し、次にタイプ特化知識ベースを使用してマルチエージェントRAGを実現する。 属性対応グラフセグメンテーションは、知識グラフを意味的に一貫性のあるサブグラフに分割し、サブグラフが異なるクエリタイプと整合することを保証する。 階層的なマージモジュールは、論理的検証を通じて、部分グラフ由来の解答間の矛盾を解消する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-20T06:44:34Z)
• A Multiagent Path Search Algorithm for Large-Scale Coalition Structure Generation [61.08720171136229]
  結合構造生成はマルチエージェントシステムにおける基本的な計算問題である。 我々はCSGの多エージェントパス探索アルゴリズムであるSALDAEを開発し、連立構造グラフ上で運用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-14T15:21:27Z)
• Textualized Agent-Style Reasoning for Complex Tasks by Multiple Round LLM Generation [49.27250832754313]
  我々は、llmベースの自律エージェントフレームワークであるAgentCOTを紹介する。 それぞれのステップで、AgentCOTはアクションを選択し、それを実行して、証拠を裏付ける中間結果を得る。 エージェントCOTの性能を高めるための2つの新しい戦略を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T02:20:06Z)
• Scaling Large-Language-Model-based Multi-Agent Collaboration [75.5241464256688]
  大規模言語モデルによるエージェントのパイオニア化は、マルチエージェントコラボレーションの設計パターンを暗示している。 神経スケーリング法則に触発された本研究では,マルチエージェント協調におけるエージェントの増加に類似の原理が適用されるかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T11:02:04Z)
• CCA: Collaborative Competitive Agents for Image Editing [59.54347952062684]
  本稿では,CCA(Collaborative Competitive Agents)の新たな生成モデルを提案する。 複数のLarge Language Models (LLM) ベースのエージェントを使って複雑なタスクを実行する。 この論文の主な貢献は、制御可能な中間ステップと反復最適化を備えたマルチエージェントベースの生成モデルの導入である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T11:46:28Z)
• Recursive Reasoning Graph for Multi-Agent Reinforcement Learning [44.890087638530524]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-06T00:57:50Z)
• Value Function Factorisation with Hypergraph Convolution for Cooperative Multi-agent Reinforcement Learning [32.768661516953344]
  本稿では,ハイパーグラフ畳み込みと値分解を組み合わせた手法を提案する。 アクション値を信号として扱うことで、HGCN-Mixは、自己学習ハイパーグラフを通じて、これらの信号間の関係を探究することを目指している。 実験結果から,HGCN-MixはStarCraft II Multi-agent Challenge (SMAC)ベンチマークにおいて,最先端技術と一致するか,あるいは超えていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-09T08:40:38Z)
• MACRPO: Multi-Agent Cooperative Recurrent Policy Optimization [17.825845543579195]
  我々はtextitMulti-Agent Cooperative Recurrent Proximal Policy Optimization (MACRPO) と呼ばれる新しいマルチエージェントアクター批判手法を提案する。 我々は、批評家のネットワークアーキテクチャにおいてリカレント・レイヤを使用し、メタ・トラジェクトリを使用してリカレント・レイヤをトレーニングする新しいフレームワークを提案する。 連続的および離散的な行動空間を持つ3つの挑戦的マルチエージェント環境において,本アルゴリズムの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-02T12:43:35Z)
• Cooperative Exploration for Multi-Agent Deep Reinforcement Learning [127.4746863307944]
  深層強化学習のための協調型マルチエージェント探索(CMAE)を提案する。 ゴールは正規化エントロピーに基づく手法により、複数の射影状態空間から選択される。 CMAEが様々なタスクのベースラインを一貫して上回っていることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-23T20:06:32Z)
• Learning Multi-Granular Hypergraphs for Video-Based Person Re-Identification [110.52328716130022]
  ビデオベースの人物識別(re-ID)はコンピュータビジョンにおいて重要な研究課題である。 MGH(Multi-Granular Hypergraph)という新しいグラフベースのフレームワークを提案する。 MARSの90.0%のトップ-1精度はMGHを用いて達成され、最先端のスキームよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-30T11:20:02Z)
• Portfolio Search and Optimization for General Strategy Game-Playing [58.896302717975445]
  ローリングホライズン進化アルゴリズムに基づく最適化とアクション選択のための新しいアルゴリズムを提案する。 エージェントのパラメータとポートフォリオセットの最適化について,N-tuple Bandit Evolutionary Algorithmを用いて検討する。 エージェントの性能分析により,提案手法はすべてのゲームモードによく一般化し,他のポートフォリオ手法よりも優れることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-21T09:28:28Z)
• Learning to Coordinate via Multiple Graph Neural Networks [16.226702761758595]
  MGANはグラフ畳み込みネットワークと値分解手法を組み合わせた新しいアルゴリズムである。 グラフネットワークの出力を可視化することにより,表現学習におけるグラフネットワークの驚くべき能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-08T04:33:00Z)
• A Visual Communication Map for Multi-Agent Deep Reinforcement Learning [7.003240657279981]
  マルチエージェント学習は、隠蔽された通信媒体を割り当てる上で大きな課題となる。 最近の研究は一般的に、エージェント間の通信を可能にするために、特殊なニューラルネットワークと強化学習を組み合わせる。 本稿では,多数のエージェントを扱うだけでなく,異種機能エージェント間の協調を可能にする,よりスケーラブルなアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-27T02:38:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。