論文の概要: Multi-Agent Coordination via Multi-Level Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12713v2
• Date: Tue, 05 Nov 2024 15:05:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:55:45.351369
• Title: Multi-Agent Coordination via Multi-Level Communication
• Title（参考訳）: マルチレベル通信によるマルチエージェントコーディネーション
• Authors: Ziluo Ding, Zeyuan Liu, Zhirui Fang, Kefan Su, Liwen Zhu, Zongqing Lu,
• Abstract要約: シークエンシャル・コミュニケーション(SeqComm)という新しいマルチレベル通信方式を提案する。 本稿では,新しいマルチレベル通信方式であるSeqCommを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.388570369796586
• License:
• Abstract: The partial observability and stochasticity in multi-agent settings can be mitigated by accessing more information about others via communication. However, the coordination problem still exists since agents cannot communicate actual actions with each other at the same time due to the circular dependencies. In this paper, we propose a novel multi-level communication scheme, Sequential Communication (SeqComm). SeqComm treats agents asynchronously (the upper-level agents make decisions before the lower-level ones) and has two communication phases. In the negotiation phase, agents determine the priority of decision-making by communicating hidden states of observations and comparing the value of intention, obtained by modeling the environment dynamics. In the launching phase, the upper-level agents take the lead in making decisions and then communicate their actions with the lower-level agents. Theoretically, we prove the policies learned by SeqComm are guaranteed to improve monotonically and converge. Empirically, we show that SeqComm outperforms existing methods in various cooperative multi-agent tasks.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント設定における部分的可観測性と確率性は、コミュニケーションを通じて他者に関する情報にアクセスすることで緩和することができる。 しかし, エージェントは円形の依存関係のため, 互いに実際の動作を同時に伝達できないため, 協調問題は依然として残っている。 本稿では,新しいマルチレベル通信方式SeqCommを提案する。 SeqCommはエージェントを非同期に扱う(上位のエージェントは下位のエージェントよりも先に決定する)。 交渉段階では、エージェントは、隠れた観測状態を伝達し、環境力学をモデル化して得られた意図値を比較することにより、意思決定の優先順位を決定する。 起動フェーズでは、上位エージェントが意思決定をリードし、下位エージェントと行動を伝える。 理論的には、SeqCommが学んだ政策は単調に改善し収束することが保証されている。 実験により,SeqCommは様々な協調型マルチエージェントタスクにおいて,既存の手法よりも優れていることを示す。

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