論文の概要: Learning Progress Driven Multi-Agent Curriculum

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10016v2
• Date: Mon, 19 Feb 2024 13:35:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-21 07:45:30.969218
• Title: Learning Progress Driven Multi-Agent Curriculum
• Title（参考訳）: 学習進行型マルチエージェントカリキュラム
• Authors: Wenshuai Zhao, Zhiyuan Li, Joni Pajarinen
• Abstract要約: カリキュラム強化学習は、タスクの難易度を徐々に高めることによって学習を高速化することを目的としている。 本報告では,SPMARL(Self-paced MARL)を用いて,エピソードリターンではなくテキスト学習の進捗状況に基づくタスクの優先順位付けを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.239527837186216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Curriculum reinforcement learning (CRL) aims to speed up learning by gradually increasing the difficulty of a task, usually quantified by the achievable expected return. Inspired by the success of CRL in single-agent settings, a few works have attempted to apply CRL to multi-agent reinforcement learning (MARL) using the number of agents to control task difficulty. However, existing works typically use manually defined curricula such as a linear scheme. In this paper, we first apply state-of-the-art single-agent self-paced CRL to sparse reward MARL. Although with satisfying performance, we identify two potential flaws of the curriculum generated by existing reward-based CRL methods: (1) tasks with high returns may not provide informative learning signals and (2) the exacerbated credit assignment difficulty in tasks where more agents yield higher returns. Thereby, we further propose self-paced MARL (SPMARL) to prioritize tasks based on \textit{learning progress} instead of the episode return. Our method not only outperforms baselines in three challenging sparse-reward benchmarks but also converges faster than self-paced CRL.
• Abstract（参考訳）: CRL(Curriculum reinforcement learning)は、タスクの難易度を徐々に増加させることによって学習を高速化することを目的としている。 単一エージェント環境でのCRLの成功に触発されて、CRLをマルチエージェント強化学習(MARL)に適用しようとする研究がいくつかある。 しかし、既存の作品は通常、線形スキームのような手動で定義されたカリキュラムを使用する。 本稿では,まず,Sparse reward MARLに最先端のシングルエージェントセルフペーストCRLを適用する。 既存の報酬ベースcrl法で作成されるカリキュラムの潜在的な欠陥は,(1)高リターンの課題は有益な学習信号を提供しない可能性,(2)より多くのエージェントが高リターンを得るタスクにおける信用割当の難しさの悪化,の2つである。 これにより、エピソードリターンの代わりに「textit{learning progress}」に基づくタスクを優先するセルフペースMARL(SPMARL)を提案する。 提案手法は,3つの難易度sparse-rewardベンチマークでベースラインを上回るだけでなく,自己ペースcrlよりも高速に収束する。

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