論文の概要: Semi-Centralised Multi-Agent Reinforcement Learning with Policy-Embedded Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01054v1
• Date: Fri, 2 Sep 2022 13:44:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-05 13:03:32.734650
• Title: Semi-Centralised Multi-Agent Reinforcement Learning with Policy-Embedded Training
• Title（参考訳）: ポリシー組込みトレーニングによる半集中型マルチエージェント強化学習
• Authors: Taher Jafferjee, Juliusz Ziomek, Tianpei Yang, Zipeng Dai, Jianhong Wang, Matthew Taylor, Kun Shao, Jun Wang, David Mguni
• Abstract要約: ポリシー組込み強化学習アルゴリズム(PERLA)はアクター・クライト・MARLアルゴリズムの強化ツールである。 我々の理論はPERLAが推定値のばらつきを劇的に減らすことを証明している。 ベンチマーク環境でのPERLAの優れた経験的性能と効率的なスケーリングを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.94372063457462
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Centralised training (CT) is the basis for many popular multi-agent reinforcement learning (MARL) methods because it allows agents to quickly learn high-performing policies. However, CT relies on agents learning from one-off observations of other agents' actions at a given state. Because MARL agents explore and update their policies during training, these observations often provide poor predictions about other agents' behaviour and the expected return for a given action. CT methods therefore suffer from high variance and error-prone estimates, harming learning. CT methods also suffer from explosive growth in complexity due to the reliance on global observations, unless strong factorisation restrictions are imposed (e.g., monotonic reward functions for QMIX). We address these challenges with a new semi-centralised MARL framework that performs policy-embedded training and decentralised execution. Our method, policy embedded reinforcement learning algorithm (PERLA), is an enhancement tool for Actor-Critic MARL algorithms that leverages a novel parameter sharing protocol and policy embedding method to maintain estimates that account for other agents' behaviour. Our theory proves PERLA dramatically reduces the variance in value estimates. Unlike various CT methods, PERLA, which seamlessly adopts MARL algorithms, scales easily with the number of agents without the need for restrictive factorisation assumptions. We demonstrate PERLA's superior empirical performance and efficient scaling in benchmark environments including StarCraft Micromanagement II and Multi-agent Mujoco
• Abstract（参考訳）: 中央訓練(CT)は、エージェントが高速に高性能なポリシーを学習できるようにするため、多くの一般的なマルチエージェント強化学習(MARL)手法の基礎となっている。 しかし、CTは特定の状態における他のエージェントの行動の観察から学ぶエージェントに依存している。 MARLエージェントはトレーニング中にポリシーを探索し、更新するため、これらの観察は、しばしば他のエージェントの振る舞いや、与えられたアクションに対する期待されたリターンについての予測が不十分である。 したがって、CT法は、高いばらつきとエラーを起こしやすい推定に悩まされ、学習を害する。 CT法は、強い分解制限(例えばQMIXの単調報酬関数)を課さない限り、地球規模の観測に依存するため、複雑さが爆発的に増大する。 我々は、ポリシー組込みトレーニングと分散実行を実行する、新しい半集中型marlフレームワークでこれらの課題に対処する。 提案手法であるポリシー埋め込み強化学習アルゴリズムは,新しいパラメータ共有プロトコルとポリシー埋め込み手法を利用して,他のエージェントの行動を考慮した推定値を維持する,アクタ・クリティカル・MARLアルゴリズムの拡張ツールである。 我々の理論はPERLAが推定値のばらつきを劇的に減らすことを証明している。 様々なCT法とは異なり、MARLアルゴリズムをシームレスに採用するPERLAは、制限的分解仮定を必要とせずに、エージェント数で容易にスケールできる。 StarCraft Micromanagement II や Multi-agent Mujoco などベンチマーク環境におけるPERLA の優れた経験的性能と効率的なスケーリングを実証する。

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