論文の概要: Strangeness-driven Exploration in Multi-Agent Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13448v1
- Date: Tue, 27 Dec 2022 11:08:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-29 14:51:04.488052
- Title: Strangeness-driven Exploration in Multi-Agent Reinforcement Learning
- Title(参考訳): マルチエージェント強化学習におけるストレンジネス駆動探索
- Authors: Ju-Bong Kim, Ho-Bin Choi, Youn-Hee Han
- Abstract要約: 我々は,任意の集中型トレーニングと分散実行(CTDE)に基づくMARLアルゴリズムに容易に組み込むことのできる,奇異性のある新たな探索手法を提案する。
探索ボーナスは奇異性から得られ,提案手法はMARLタスクでよく見られる遷移の影響を受けない。
- 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: Efficient exploration strategy is one of essential issues in cooperative
multi-agent reinforcement learning (MARL) algorithms requiring complex
coordination. In this study, we introduce a new exploration method with the
strangeness that can be easily incorporated into any centralized training and
decentralized execution (CTDE)-based MARL algorithms. The strangeness refers to
the degree of unfamiliarity of the observations that an agent visits. In order
to give the observation strangeness a global perspective, it is also augmented
with the the degree of unfamiliarity of the visited entire state. The
exploration bonus is obtained from the strangeness and the proposed exploration
method is not much affected by stochastic transitions commonly observed in MARL
tasks. To prevent a high exploration bonus from making the MARL training
insensitive to extrinsic rewards, we also propose a separate action-value
function trained by both extrinsic reward and exploration bonus, on which a
behavioral policy to generate transitions is designed based. It makes the
CTDE-based MARL algorithms more stable when they are used with an exploration
method. Through a comparative evaluation in didactic examples and the StarCraft
Multi-Agent Challenge, we show that the proposed exploration method achieves
significant performance improvement in the CTDE-based MARL algorithms.
- Abstract(参考訳): 効率的な探索戦略は、複雑な協調を必要とするマルチエージェント強化学習(marl)アルゴリズムにおいて重要な問題の一つである。
本研究では,任意の集中型トレーニングと分散実行(CTDE)に基づくMARLアルゴリズムに容易に組み込むことのできる,奇異性のある新たな探索手法を提案する。
奇妙なことに、エージェントが訪れた観察の見慣れない程度を指す。
観測の奇妙さを世界的視点で示すため、訪問した国家全体の不慣れさの度合いも増す。
探索ボーナスは奇異性から得られ,提案手法はMARLタスクでよく見られる確率遷移の影響を受けない。
また,MARLトレーニングを外因性報酬に敏感にすることを防止するために,外因性報酬と探索ボーナスの両方で訓練された個別のアクション値関数を提案し,遷移を生成する行動ポリシーを設計する。
これはctdeベースのmarlアルゴリズムを探索法で使用する際により安定させる。
提案手法は, 実例とStarCraft Multi-Agent Challengeの比較により, CTDEに基づくMARLアルゴリズムにおいて, 大幅な性能向上を実現していることを示す。
関連論文リスト
- O-MAPL: Offline Multi-agent Preference Learning [5.4482836906033585]
実演から報酬関数を推定することは強化学習(RL)の重要な課題である
協調型MARLのためのエンドツーエンドの嗜好に基づく新しい学習フレームワークを提案する。
我々のアルゴリズムは様々なタスクにまたがって既存の手法より優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-31T08:08:20Z) - MaxInfoRL: Boosting exploration in reinforcement learning through information gain maximization [91.80034860399677]
強化学習アルゴリズムは、現在のベスト戦略の活用と、より高い報酬につながる可能性のある新しいオプションの探索のバランスを図ることを目的としている。
我々は本質的な探索と外生的な探索のバランスをとるためのフレームワークMaxInfoRLを紹介する。
提案手法は,マルチアームバンディットの簡易な設定において,サブリニアな後悔を実現するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-16T18:59:53Z) - Random Latent Exploration for Deep Reinforcement Learning [71.88709402926415]
本稿ではRLE(Random Latent Exploration)と呼ばれる新しい探査手法を紹介する。
RLEはボーナスベースとノイズベース(ディープRLを効果的に探索するための2つの一般的なアプローチ)の強みを組み合わせたものである。
AtariとIsaacGymのベンチマークで評価し、RLEは他の手法よりも全タスクの総合スコアが高いことを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-18T17:55:22Z) - FoX: Formation-aware exploration in multi-agent reinforcement learning [10.554220876480297]
本研究では, 探索空間における構成に基づく等価性関係を提案し, 異なる構成の有意義な状態のみを探索することによって探索空間を削減することを目的とする。
数値計算の結果,提案するFoXフレームワークは,Google Research Football(GRF)における最先端のMARLアルゴリズムと,Starcraft IIマルチエージェントチャレンジ(SMAC)タスクを著しく上回ることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-22T08:39:44Z) - Rewarding Episodic Visitation Discrepancy for Exploration in
Reinforcement Learning [64.8463574294237]
本稿では,効率的かつ定量的な探索手法として,Rewarding Episodic Visitation Discrepancy (REVD)を提案する。
REVDは、R'enyiの発散に基づくエピソード間の訪問不一致を評価することによって、本質的な報酬を提供する。
PyBullet Robotics EnvironmentsとAtariゲームでテストされている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-19T08:42:46Z) - Episodic Multi-agent Reinforcement Learning with Curiosity-Driven
Exploration [40.87053312548429]
EMCと呼ばれる好奇心を駆使した新しい多エージェント強化学習について紹介する。
我々は,個別Q値の予測誤差を協調探索の本質的な報奨として使用し,エピソードメモリを用いて探索的な情報的経験を利用して政策訓練を促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-22T07:34:47Z) - Cooperative Exploration for Multi-Agent Deep Reinforcement Learning [127.4746863307944]
深層強化学習のための協調型マルチエージェント探索(CMAE)を提案する。
ゴールは正規化エントロピーに基づく手法により、複数の射影状態空間から選択される。
CMAEが様々なタスクのベースラインを一貫して上回っていることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-23T20:06:32Z) - MURAL: Meta-Learning Uncertainty-Aware Rewards for Outcome-Driven
Reinforcement Learning [65.52675802289775]
本研究では,不確かさを意識した分類器が,強化学習の難しさを解消できることを示す。
正規化最大度(NML)分布の計算法を提案する。
得られたアルゴリズムは、カウントベースの探索法と、報酬関数を学習するための先行アルゴリズムの両方に多くの興味深い関係を持つことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-15T08:19:57Z) - UneVEn: Universal Value Exploration for Multi-Agent Reinforcement
Learning [53.73686229912562]
我々はUniversal Value Exploration(UneVEn)と呼ばれる新しいMARLアプローチを提案する。
UneVEnは、一連の関連するタスクと、普遍的な後継機能の線形分解を同時に学習する。
一連の探索ゲームにおける実証的な結果、エージェント間の重要な調整を必要とする協調捕食・捕食作業への挑戦、およびStarCraft IIのマイクロマネジメントベンチマークは、UneVEnが他の最先端のMARLメソッドが失敗するタスクを解決できることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-06T19:08:47Z) - REMAX: Relational Representation for Multi-Agent Exploration [13.363887960136102]
ゲームの初期状態を生成する学習ベースの探索戦略を提案する。
本手法は,既存の探査手法よりも,MARLモデルの訓練と性能を向上させることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-12T10:23:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。