論文の概要: Oracles & Followers: Stackelberg Equilibria in Deep Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11942v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 23:04:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 14:07:24.795526
• Title: Oracles & Followers: Stackelberg Equilibria in Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: Oracles & Followers: Stackelberg Equilibria in Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
• Authors: Matthias Gerstgrasser, David C. Parkes
• Abstract要約: マルチエージェントRL問題としてStackelberg Equilibria検索を実装するための一般的なフレームワークを提案する。 我々は、このフレームワークの特定のインスタンス化として、これまでのアプローチがどのように捉えられるかについて議論する。 我々は、標準ベンチマークドメイン上で実験的にフレームワークによって予測される新しいアプローチの例を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.284863599920115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stackelberg Equilibria arise naturally in a range of popular learning problems, such as in security games or automated mechanism design, and have received increasing attention in the reinforcement learning literature recently. We present a general framework for implementing Stackelberg Equilibria search as a multi-agent RL problem, allowing a wide range of design choices. We discuss how previous approaches can be seen as specific instantiations of this framework. As a key insight, we note that the design space allows for approaches not previously seen in the literature, for instance by leveraging multitask and meta-RL techniques for follower convergence. We evaluate examples of novel approaches predicted by our framework experimentally on standard benchmark domains. Finally, we discuss directions for future work implied by our work.
• Abstract（参考訳）: Stackelberg Equilibriaは、セキュリティゲームや自動メカニズム設計など、さまざまな一般的な学習問題に自然に現れ、近年、強化学習文学において注目を集めている。 本稿では,マルチエージェントRL問題としてStackelberg Equilibria検索を実装するための汎用フレームワークを提案する。 このフレームワークの特定のインスタンス化として、これまでのアプローチがどのように考えられるかについて議論する。 重要な洞察として、設計空間は、例えば、マルチタスクとメタRL技術を利用して従者収束を図り、これまで文献になかったアプローチを可能にすることに留意する。 標準ベンチマークドメインで実験的に予測した新しいアプローチの例を評価する。 最後に,今後の作業の方向性について考察する。

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