Fugu-MT 論文翻訳(概要): Single-agent to Multi-agent in Deep Reinforcement-learning

論文の概要: Single-agent to Multi-agent in Deep Reinforcement-learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15411v2
Date: Thu, 1 Dec 2022 16:05:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-04 14:57:08.692881
Title: Single-agent to Multi-agent in Deep Reinforcement-learning
Title（参考訳）: 深層強化学習におけるシングルエージェントとマルチエージェント
Authors: Nitsan Soffair
Abstract要約: OW QMIX, CW QMIX, QTRAN, QMIX, VDNはDec-POMDPドメインを解決するための最先端のアルゴリズムである。このような問題を解決するための2段階のアルゴリズムを提案する。第1段階では、単一エージェント問題(POMDP)を解き、最適なポリシートレースを得る。第2段階では、単一エージェント最適ポリシートレースを用いてマルチエージェント問題(Dec-POMDP)を解く。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: OW QMIX, CW QMIX, QTRAN, QMIX, and VDN are the state-of-the-art algorithms for solving Dec-POMDP domains. OW QMIX, CW QMIX, QTRAN, QMIX, and VDN failed to solve complex agents' cooperation domains such as box-pushing. We give a 2-stage algorithm to solve such problems. On 1st stage we solve single-agent problem (POMDP) and get an optimal policy traces. On 2nd stage we solve multi-agent problem (Dec-POMDP) with the single-agent optimal policy traces. Single-agent to multi-agent has a clear advantage over OW QMIX, CW QMIX, QTRAN, QMIX, and VDN on complex agents' cooperative domains.
Abstract（参考訳）: OW QMIX, CW QMIX, QTRAN, QMIX, VDNはDec-POMDPドメインを解決するための最先端のアルゴリズムである。 OW QMIX, CW QMIX, QTRAN, QMIX, VDN はボックス処理のような複雑なエージェントの協調ドメインの解決に失敗した。このような問題を解決するために2段階のアルゴリズムを与える。第1段階では、単一エージェント問題(POMDP)を解き、最適なポリシートレースを得る。第2段階では,単一エージェント最適政策トレースを用いてマルチエージェント問題(dec-pomdp)を解く。単一エージェントとマルチエージェントは、複雑なエージェントの協調ドメインにおけるOW QMIX、CW QMIX、QTRAN、QMIX、VDNに対して明確な優位性を持つ。

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