論文の概要: Multi-agent Deep Covering Skill Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03269v2
• Date: Fri, 21 Jul 2023 13:27:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 16:48:16.007017
• Title: Multi-agent Deep Covering Skill Discovery
• Title（参考訳）: マルチエージェントDeep Covering Skill Discovery
• Authors: Jiayu Chen, Marina Haliem, Tian Lan, Vaneet Aggarwal
• Abstract要約: 本稿では,複数エージェントの結合状態空間の予測被覆時間を最小化し,マルチエージェントオプションを構築するマルチエージェントDeep Covering Option Discoveryを提案する。 また、MARLプロセスにマルチエージェントオプションを採用するための新しいフレームワークを提案する。 提案アルゴリズムは,アテンション機構とエージェントの相互作用を効果的に把握し,マルチエージェントオプションの同定に成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.12935302244526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The use of skills (a.k.a., options) can greatly accelerate exploration in reinforcement learning, especially when only sparse reward signals are available. While option discovery methods have been proposed for individual agents, in multi-agent reinforcement learning settings, discovering collaborative options that can coordinate the behavior of multiple agents and encourage them to visit the under-explored regions of their joint state space has not been considered. In this case, we propose Multi-agent Deep Covering Option Discovery, which constructs the multi-agent options through minimizing the expected cover time of the multiple agents' joint state space. Also, we propose a novel framework to adopt the multi-agent options in the MARL process. In practice, a multi-agent task can usually be divided into some sub-tasks, each of which can be completed by a sub-group of the agents. Therefore, our algorithm framework first leverages an attention mechanism to find collaborative agent sub-groups that would benefit most from coordinated actions. Then, a hierarchical algorithm, namely HA-MSAC, is developed to learn the multi-agent options for each sub-group to complete their sub-tasks first, and then to integrate them through a high-level policy as the solution of the whole task. This hierarchical option construction allows our framework to strike a balance between scalability and effective collaboration among the agents. The evaluation based on multi-agent collaborative tasks shows that the proposed algorithm can effectively capture the agent interactions with the attention mechanism, successfully identify multi-agent options, and significantly outperforms prior works using single-agent options or no options, in terms of both faster exploration and higher task rewards.
• Abstract（参考訳）: スキル(すなわちオプション)の使用は強化学習における探索を大幅に加速させることができる。 個々のエージェントに対してオプション発見手法が提案されているが、マルチエージェント強化学習環境では、複数のエージェントの振る舞いを調整し、共同状態空間の未調査領域を訪問するよう促す協調的オプションの発見は検討されていない。 本稿では,複数エージェントの結合状態空間のカバータイムを最小化することで,マルチエージェントオプションを構築するマルチエージェントディープ・カバーリング・オプションディスカバリを提案する。 また、MARLプロセスにマルチエージェントオプションを採用するための新しいフレームワークを提案する。 実際には、マルチエージェントタスクは通常、いくつかのサブタスクに分割され、それぞれがエージェントのサブグループによって完了する。 したがって,本アルゴリズムフレームワークは,まず注意機構を活用し,協調行動の恩恵を受ける協調エージェントを探索する。 次に、階層型アルゴリズムHA-MSACを開発し、各サブグループのマルチエージェントオプションを学習し、まずサブタスクを完了し、タスク全体の解として高レベルポリシーを通じてそれらを統合する。 この階層的なオプション構成により、当社のフレームワークは、スケーラビリティとエージェント間の効果的なコラボレーションのバランスをとることができます。 マルチエージェント協調課題に基づく評価の結果,提案手法は,アテンション機構とのエージェントインタラクションを効果的に捉え,マルチエージェントオプションの同定に成功し,より高速な探索と高いタスク報酬の両面で,シングルエージェントオプションやnoオプションを用いた先行作業を大幅に上回ることがわかった。

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