論文の概要: Model-based Multi-agent Reinforcement Learning: Recent Progress and Prospects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10603v1
• Date: Sun, 20 Mar 2022 17:24:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-23 08:44:58.084889
• Title: Model-based Multi-agent Reinforcement Learning: Recent Progress and Prospects
• Title（参考訳）: モデルに基づくマルチエージェント強化学習の現状と展望
• Authors: Xihuai Wang, Zhicheng Zhang, Weinan Zhang
• Abstract要約: マルチエージェント強化学習(MARL)は、複数の参加者が関与するシーケンシャルな意思決定問題に取り組む。 MARLは効果的なトレーニングのために膨大な数のサンプルを必要とする。 モデルに基づく手法は、サンプル効率の証明可能な利点を実現することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.347535672670688
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Significant advances have recently been achieved in Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) which tackles sequential decision-making problems involving multiple participants. However, MARL requires a tremendous number of samples for effective training. On the other hand, model-based methods have been shown to achieve provable advantages of sample efficiency. However, the attempts of model-based methods to MARL have just started very recently. This paper presents a review of the existing research on model-based MARL, including theoretical analyses, algorithms, and applications, and analyzes the advantages and potential of model-based MARL. Specifically, we provide a detailed taxonomy of the algorithms and point out the pros and cons for each algorithm according to the challenges inherent to multi-agent scenarios. We also outline promising directions for future development of this field.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント強化学習(MARL: Multi-Agent Reinforcement Learning)は、複数の参加者が関与する逐次的な意思決定問題に対処する。 しかし、MARLは効果的なトレーニングのために膨大な数のサンプルを必要とする。 一方, モデルに基づく手法では, サンプル効率の有望な利点が得られることが示されている。 しかし、MARLに対するモデルベース手法の試みはごく最近始まったばかりである。 本稿では,モデルベースMARLの理論的解析,アルゴリズム,応用を含む既存研究のレビューを行い,モデルベースMARLの利点と可能性について分析する。 具体的には、アルゴリズムの詳細な分類を提供し、マルチエージェントシナリオに固有の課題に応じて各アルゴリズムの長所と短所を指摘する。 我々はまた、この分野の今後の発展に向けた有望な方向性を概説する。

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