論文の概要: CH-MARL: A Multimodal Benchmark for Cooperative, Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13626v1
• Date: Fri, 26 Aug 2022 02:21:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-30 12:56:19.363394
• Title: CH-MARL: A Multimodal Benchmark for Cooperative, Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 協調型マルチエージェント強化学習のためのマルチモーダルベンチマークch-marl
• Authors: Vasu Sharma, Prasoon Goyal, Kaixiang Lin, Govind Thattai, Qiaozi Gao, Gaurav S. Sukhatme
• Abstract要約: マルチルームホーム環境において,複数の模擬異種ロボット間の協調作業を含むタスクを含むベンチマークデータセットを提案する。 我々は、統合学習フレームワーク、最先端マルチエージェント強化学習技術のマルチモーダル実装、一貫した評価プロトコルを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.686200550604815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a multimodal (vision-and-language) benchmark for cooperative and heterogeneous multi-agent learning. We introduce a benchmark multimodal dataset with tasks involving collaboration between multiple simulated heterogeneous robots in a rich multi-room home environment. We provide an integrated learning framework, multimodal implementations of state-of-the-art multi-agent reinforcement learning techniques, and a consistent evaluation protocol. Our experiments investigate the impact of different modalities on multi-agent learning performance. We also introduce a simple message passing method between agents. The results suggest that multimodality introduces unique challenges for cooperative multi-agent learning and there is significant room for advancing multi-agent reinforcement learning methods in such settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,協調型・不均一型マルチエージェント学習のためのマルチモーダル(視覚言語)ベンチマークを提案する。 本稿では,マルチルーム環境における複数ロボットの協調作業を伴うタスクを含むマルチモーダルデータセットのベンチマークについて紹介する。 我々は、統合学習フレームワーク、最先端マルチエージェント強化学習技術のマルチモーダル実装、一貫した評価プロトコルを提供する。 本研究は,マルチエージェント学習性能に及ぼす異なるモダリティの影響について検討する。 また,エージェント間の単純なメッセージパッシング手法も導入する。 その結果,マルチモーダリティは,協調型マルチエージェント学習に特有の課題をもたらし,そのような環境でのマルチエージェント強化学習手法の進展の余地があることが示唆された。

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