Fugu-MT 論文翻訳(概要): Distributed Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Robust Coordination against Noise

論文の概要: Distributed Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Robust Coordination against Noise

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09705v1
Date: Thu, 19 May 2022 17:18:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-20 14:05:42.291893
Title: Distributed Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Robust Coordination against Noise
Title（参考訳）: 雑音に対するロバスト調整のための分散マルチエージェント深部強化学習
Authors: Yoshinari Motokawa and Toshiharu Sugawara
Abstract要約: マルチエージェントシステム(DA3-X)のための多機能アクターアーキテクチャモデルを提案する。我々は,DA3-Xのエージェントが雑音環境を選択的に学習し,協調して行動できることを実証した。我々は,DA3-Xの有効性を実験的に評価し,DA3-Xのエージェントがベースラインエージェントよりも優れた性能が得られることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.741266294612776
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In multi-agent systems, noise reduction techniques are important for improving the overall system reliability as agents are required to rely on limited environmental information to develop cooperative and coordinated behaviors with the surrounding agents. However, previous studies have often applied centralized noise reduction methods to build robust and versatile coordination in noisy multi-agent environments, while distributed and decentralized autonomous agents are more plausible for real-world application. In this paper, we introduce a \emph{distributed attentional actor architecture model for a multi-agent system} (DA3-X), using which we demonstrate that agents with DA3-X can selectively learn the noisy environment and behave cooperatively. We experimentally evaluate the effectiveness of DA3-X by comparing learning methods with and without DA3-X and show that agents with DA3-X can achieve better performance than baseline agents. Furthermore, we visualize heatmaps of \emph{attentional weights} from the DA3-X to analyze how the decision-making process and coordinated behavior are influenced by noise.
Abstract（参考訳）: マルチエージェントシステムでは,周囲のエージェントとの協調的協調行動を促進するために,限られた環境情報に頼らなければならないため,システム全体の信頼性を向上させるためにノイズ低減技術が重要である。しかし、従来の研究では、雑音の多いマルチエージェント環境においてロバストで多用途な協調を構築するために集中型ノイズ低減法を適用してきた。本稿では,多エージェントシステム(DA3-X)のための<emph{distributed attentional actor architecture model(DA3-X)を紹介し,DA3-Xを持つエージェントが雑音環境を選択的に学習し,協調して振る舞うことを実証する。 DA3-Xの学習方法とDA3-Xの有無を比較し,DA3-Xのエージェントがベースラインエージェントよりも優れた性能が得られることを示す。さらに,DA3-Xから<emph{attentional weights</e>の熱マップを可視化し,決定過程と協調行動がノイズに与える影響を分析する。

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