論文の概要: Ensemble Value Functions for Efficient Exploration in Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03439v1
• Date: Tue, 7 Feb 2023 12:51:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 16:36:09.333999
• Title: Ensemble Value Functions for Efficient 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効率的探索のためのアンサンブル値関数
• Authors: Lukas Sch\"afer, Oliver Slumbers, Stephen McAleer, Yali Du, Stefano V. Albrecht, David Mguni
• Abstract要約: マルチエージェント探索(EMAX)のためのアンサンブル値関数を提案する。 EMAXは各エージェントの値関数のアンサンブルを訓練し、探索と非定常性の鍵となる課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.043152854800539
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cooperative multi-agent reinforcement learning (MARL) requires agents to explore to learn to cooperate. Existing value-based MARL algorithms commonly rely on random exploration, such as $\epsilon$-greedy, which is inefficient in discovering multi-agent cooperation. Additionally, the environment in MARL appears non-stationary to any individual agent due to the simultaneous training of other agents, leading to highly variant and thus unstable optimisation signals. In this work, we propose ensemble value functions for multi-agent exploration (EMAX), a general framework to extend any value-based MARL algorithm. EMAX trains ensembles of value functions for each agent to address the key challenges of exploration and non-stationarity: (1) The uncertainty of value estimates across the ensemble is used in a UCB policy to guide the exploration of agents to parts of the environment which require cooperation. (2) Average value estimates across the ensemble serve as target values. These targets exhibit lower variance compared to commonly applied target networks and we show that they lead to more stable gradients during the optimisation. We instantiate three value-based MARL algorithms with EMAX, independent DQN, VDN and QMIX, and evaluate them in 21 tasks across four environments. Using ensembles of five value functions, EMAX improves sample efficiency and final evaluation returns of these algorithms by 54%, 55%, and 844%, respectively, averaged all 21 tasks.
• Abstract（参考訳）: 協調型マルチエージェント強化学習(MARL)は、エージェントが協力することを学ぶ必要がある。 既存の値ベースのMARLアルゴリズムは、例えば$\epsilon$-greedyのようなランダムな探索に依存している。 さらに、MARLの環境は他のエージェントの同時訓練により、個々のエージェントに非定常的に現れ、高度に変動し不安定な最適化信号をもたらす。 本稿では,任意の値に基づくmarlアルゴリズムを拡張する汎用フレームワークであるマルチエージェント探索(emax)のためのアンサンブル値関数を提案する。 EMAXは、各エージェントに対する価値関数のアンサンブルを訓練し、探索と非定常性の鍵となる課題に対処する: 1) アンサンブル全体における価値推定の不確実性は、エージェントの探索を協調を必要とする環境の一部に導くためのUCBポリシーで使用される。 2)アンサンブル全体の平均値の推定値がターゲット値となる。 これらのターゲットは,一般のターゲットネットワークに比べてばらつきが低く,最適化時により安定した勾配を示す。 EMAX,独立DQN,VDN,QMIXの3つの値ベースMARLアルゴリズムをインスタンス化し、4つの環境における21のタスクで評価する。 5つの値関数のアンサンブルを使用して、EMAXは、21タスクの平均で、これらのアルゴリズムのサンプル効率と最終的な評価リターンを54%、55%、844%改善する。

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