論文の概要: Cooperative Open-ended Learning Framework for Zero-shot Coordination
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04831v3
- Date: Mon, 5 Jun 2023 16:44:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-07 03:08:06.624301
- Title: Cooperative Open-ended Learning Framework for Zero-shot Coordination
- Title（参考訳）: ゼロショット協調のための協調学習フレームワーク
- Authors: Yang Li, Shao Zhang, Jichen Sun, Yali Du, Ying Wen, Xinbing Wang, Wei
Pan
- Abstract要約: 本研究では,2人のプレーヤーによる協調ゲームにおいて,オープンエンドの目標を構築するための枠組みを提案する。
また,ゲーム理論やグラフ理論からの知識を活用する実用的なアルゴリズムを提案する。
本手法は,異なるレベルのパートナーとコーディネートする場合に,最先端の手法よりも優れる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.357889484461715
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Zero-shot coordination in cooperative artificial intelligence (AI) remains a
significant challenge, which means effectively coordinating with a wide range
of unseen partners. Previous algorithms have attempted to address this
challenge by optimizing fixed objectives within a population to improve
strategy or behaviour diversity. However, these approaches can result in a loss
of learning and an inability to cooperate with certain strategies within the
population, known as cooperative incompatibility. To address this issue, we
propose the Cooperative Open-ended LEarning (COLE) framework, which constructs
open-ended objectives in cooperative games with two players from the
perspective of graph theory to assess and identify the cooperative ability of
each strategy. We further specify the framework and propose a practical
algorithm that leverages knowledge from game theory and graph theory.
Furthermore, an analysis of the learning process of the algorithm shows that it
can efficiently overcome cooperative incompatibility. The experimental results
in the Overcooked game environment demonstrate that our method outperforms
current state-of-the-art methods when coordinating with different-level
partners. Our demo is available at https://sites.google.com/view/cole-2023.
- Abstract（参考訳）: 協調型人工知能(ai)におけるゼロショットコーディネーションは依然として大きな課題であり、幅広い未知のパートナーと効果的に協調することを意味する。
以前のアルゴリズムは、戦略や行動の多様性を改善するために集団内の固定目標を最適化することで、この問題に対処しようとした。
しかし、これらのアプローチは学習の喪失と集団内の特定の戦略、すなわち協調的非互換性の欠如に繋がる可能性がある。
そこで本稿では,各戦略の協調能力を評価するために,グラフ理論の観点から2人のプレイヤーと協調ゲームにおけるオープンエンド目標を構築する協調オープンエンド学習(cole)フレームワークを提案する。
さらに,ゲーム理論とグラフ理論の知識を活用した実用的なアルゴリズムを提案する。
さらに,アルゴリズムの学習過程の解析により,協調的不整合を効率的に克服できることを示した。
オーバークッキングゲーム環境における実験結果から,本手法は,異なるレベルのパートナとのコーディネートにおいて,現在の最先端手法よりも優れていることが示された。
デモはhttps://sites.google.com/view/cole-2023で公開しています。
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