論文の概要: DistSPECTRL: Distributing Specifications in Multi-Agent Reinforcement Learning Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13754v1
• Date: Tue, 28 Jun 2022 04:53:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-02 14:58:22.633420
• Title: DistSPECTRL: Distributing Specifications in Multi-Agent Reinforcement Learning Systems
• Title（参考訳）: DistSPECTRL:マルチエージェント強化学習システムにおける仕様の配布
• Authors: Joe Eappen and Suresh Jagannathan
• Abstract要約: 本稿では,局所的およびグローバルな目的の自然な構成を可能にする,新しい仕様フレームワークを提案する。 本手法により,エージェントが局所的な目的に対して協調的な操作を行えるような表現的ポリシーの学習が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While notable progress has been made in specifying and learning objectives for general cyber-physical systems, applying these methods to distributed multi-agent systems still pose significant challenges. Among these are the need to (a) craft specification primitives that allow expression and interplay of both local and global objectives, (b) tame explosion in the state and action spaces to enable effective learning, and (c) minimize coordination frequency and the set of engaged participants for global objectives. To address these challenges, we propose a novel specification framework that allows natural composition of local and global objectives used to guide training of a multi-agent system. Our technique enables learning expressive policies that allow agents to operate in a coordination-free manner for local objectives, while using a decentralized communication protocol for enforcing global ones. Experimental results support our claim that sophisticated multi-agent distributed planning problems can be effectively realized using specification-guided learning.
• Abstract（参考訳）: 一般的なサイバー物理システムの目標の特定や学習において注目すべき進歩はあったが、分散マルチエージェントシステムへのこれらの手法の適用は依然として大きな課題となっている。 その中でも必要なのは (a)局所目的とグローバル目的の両方の表現と相互運用を可能にするクラフト仕様プリミティブ。 b) 効果的な学習を可能にする状態と行動空間におけるテーム爆発 (c) 調整頻度を最小化し、グローバルな目的のために参加する参加者の集合。 これらの課題に対処するため、我々は、マルチエージェントシステムのトレーニングをガイドするために、ローカルおよびグローバルな目的の自然な構成を可能にする新しい仕様フレームワークを提案する。 本手法は,グローバル化のための分散通信プロトコルを用いながら,エージェントが局所目的に対して協調フリーで操作できるような表現力のあるポリシーを学習することを可能にする。 実験結果は,高度なマルチエージェント分散計画問題を仕様学習を用いて効果的に実現できるという主張を裏付ける。

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