論文の概要: Exploring the Benefits of Teams in Multiagent Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02328v2
• Date: Mon, 31 Jul 2023 16:06:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 00:57:46.319667
• Title: Exploring the Benefits of Teams in Multiagent Learning
• Title（参考訳）: マルチエージェント学習におけるチームのメリットを探る
• Authors: David Radke, Kate Larson, Tim Brecht
• Abstract要約: 組織心理学(OP)に触発された強化学習(RL)エージェントのためのマルチエージェントチームの新しいモデルを提案する。 我々は、協力しないインセンティブにもかかわらず、チームに分かれたエージェントが協調的な社会政策を開発することを発見した。 エージェントはチームの創発的な役割をコーディネートし、学習し、すべてのエージェントの利害関係が整った時よりも高い報酬を得ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.334505575267924
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: For problems requiring cooperation, many multiagent systems implement solutions among either individual agents or across an entire population towards a common goal. Multiagent teams are primarily studied when in conflict; however, organizational psychology (OP) highlights the benefits of teams among human populations for learning how to coordinate and cooperate. In this paper, we propose a new model of multiagent teams for reinforcement learning (RL) agents inspired by OP and early work on teams in artificial intelligence. We validate our model using complex social dilemmas that are popular in recent multiagent RL and find that agents divided into teams develop cooperative pro-social policies despite incentives to not cooperate. Furthermore, agents are better able to coordinate and learn emergent roles within their teams and achieve higher rewards compared to when the interests of all agents are aligned.
• Abstract（参考訳）: 協力を必要とする問題に対して、多くのマルチエージェントシステムは、個々のエージェント間のソリューションを実装している。 マルチエージェントチームは主に紛争時に研究されるが、組織心理学(OP)では、協調と協力の方法を学ぶために、人間の集団内のチームのメリットを強調している。 本稿では,OPにインスパイアされた強化学習(RL)エージェントのためのマルチエージェントチームの新しいモデルを提案する。 近年のマルチエージェントRLで普及している複雑な社会的ジレンマを用いて、我々のモデルを検証する。 さらに、エージェントはチームの創発的な役割をコーディネートし、学習し、すべてのエージェントの利害関係が整った時よりも高い報酬を得ることができる。

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