論文の概要: Robust Event-Driven Interactions in Cooperative Multi-Agent Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03361v1
• Date: Thu, 7 Apr 2022 11:00:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-08 16:04:26.025054
• Title: Robust Event-Driven Interactions in Cooperative Multi-Agent Learning
• Title（参考訳）: 協調型マルチエージェント学習におけるロバストなイベント駆動インタラクション
• Authors: Daniel Jarne Ornia, Manuel Mazo Jr
• Abstract要約: 本稿では,マルチエージェント学習システムにおけるエージェント間の通信を,基礎となるマルコフ決定プロセスの本質的ロバスト性を利用して削減する手法を提案する。 いわゆるロバストネス代理関数(オフライン)を計算し、エージェントがシステム内の他のエージェントを更新する前に、その状態の測定値がどれくらい逸脱するかを保守的に示す。 これにより、完全に分散された決定関数が実現され、エージェントが他を更新する必要があるかどうかを判断できるようになる。
• 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: We present an approach to reduce the communication required between agents in a Multi-Agent learning system by exploiting the inherent robustness of the underlying Markov Decision Process. We compute so-called robustness surrogate functions (off-line), that give agents a conservative indication of how far their state measurements can deviate before they need to update other agents in the system. This results in fully distributed decision functions, enabling agents to decide when it is necessary to update others. We derive bounds on the optimality of the resulting systems in terms of the discounted sum of rewards obtained, and show these bounds are a function of the design parameters. Additionally, we extend the results for the case where the robustness surrogate functions are learned from data, and present experimental results demonstrating a significant reduction in communication events between agents.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチエージェント学習システムにおけるエージェント間のコミュニケーションを,マルコフ決定プロセスの固有ロバスト性を利用して低減する手法を提案する。 いわゆるロバストネスサーロゲート関数(オフライン関数)を計算し、エージェントがシステム内の他のエージェントを更新する前に、その状態測定値がどの程度逸脱できるかを保守的に示す。 これにより、完全に分散した決定機能が実現され、エージェントが他人を更新する必要があるかどうかを判断できるようになる。 得られた報酬の割引和から得られるシステムの最適性に基づいて境界を導出し、これらの境界が設計パラメータの関数であることを示す。 さらに,データからロバスト性サロゲート関数が学習された場合の結果を拡張し,エージェント間の通信イベントが大幅に減少することを示す実験結果を示す。

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