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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03439v6
• Date: Tue, 16 Apr 2024 16:13:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-18 03:00:14.915429
• 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な探索のためのエンサンブル値関数
• Authors: Lukas Schäfer, Oliver Slumbers, Stephen McAleer, Yali Du, Stefano V. Albrecht, David Mguni,
• Abstract要約: EMAXは、値関数のアンサンブルで値ベースのMARLアルゴリズムをシームレスに拡張するフレームワークである。 EMAXは、UCB政策におけるアンサンブル全体の価値見積の不確実性を利用して探索を導く。 最適化中、EMAXは目標値をアンサンブルの平均値推定として計算する。 評価中、EMAXはアンサンブル全体で多数決後のアクションを選択し、サブ最適アクションを選択する可能性を減らす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.762198598488066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing value-based algorithms for cooperative multi-agent reinforcement learning (MARL) commonly rely on random exploration, such as $\epsilon$-greedy, to explore the environment. However, such exploration is inefficient at finding effective joint actions in states that require cooperation of multiple agents. In this work, we propose ensemble value functions for multi-agent exploration (EMAX), a general framework to seamlessly extend value-based MARL algorithms with ensembles of value functions. EMAX leverages the ensemble of value functions to guide the exploration of agents, stabilises their optimisation, and makes their policies more robust to miscoordination. These benefits are achieved by using a combination of three techniques. (1) EMAX uses the uncertainty of value estimates across the ensemble in a UCB policy to guide the exploration. This exploration policy focuses on parts of the environment which require cooperation across agents and, thus, enables agents to more efficiently learn how to cooperate. (2) During the optimisation, EMAX computes target values as average value estimates across the ensemble. These targets exhibit lower variance compared to commonly applied target networks, leading to significant benefits in MARL which commonly suffers from high variance caused by the exploration and non-stationary policies of other agents. (3) During evaluation, EMAX selects actions following a majority vote across the ensemble, which reduces the likelihood of selecting sub-optimal actions. 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 60%, 47%, and 539%, respectively, averaged across 21 tasks.
• Abstract（参考訳）: 協調型マルチエージェント強化学習(MARL)のための既存の価値に基づくアルゴリズムは、通常、環境を探索するために$\epsilon$-greedyのようなランダムな探索に依存している。 しかし、このような探索は、複数のエージェントの協力を必要とする状態において効果的な共同行動を見つけるのに非効率である。 本研究では,値関数のアンサンブルを用いた値ベースMARLアルゴリズムをシームレスに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は価値関数のアンサンブルを活用し、エージェントの探索をガイドし、最適化を安定化し、それらのポリシーを誤った調整に対してより堅牢にする。 これらの利点は、3つのテクニックを組み合わせることで達成される。 1EMAXは、UCB政策におけるアンサンブル全体の価値見積の不確実性を利用して探索を誘導する。 この探索政策は、エージェント間の協力を必要とする環境の一部に焦点を当て、エージェントがより効率的に協力する方法を学ぶことを可能にする。 2)最適化中、EMAXは目標値をアンサンブルの平均値推定値として計算する。 これらのターゲットは、一般的に適用されるターゲットネットワークに比べてばらつきが低く、他のエージェントの探索や非定常的なポリシーによって引き起こされる高い分散に苦しむMARLにおいて大きな利益をもたらす。 (3)評価中、EMAXはアンサンブル全体で多数決後の行動を選択するため、準最適行動を選択する可能性が低下する。 我々は,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,それらを4つの環境にわたる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、それぞれ60%、47%、539%改善する。

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