論文の概要: Promoting Cooperation in Multi-Agent Reinforcement Learning via Mutual Help

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09277v1
• Date: Sat, 18 Feb 2023 10:07:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 19:33:42.437771
• Title: Promoting Cooperation in Multi-Agent Reinforcement Learning via Mutual Help
• Title（参考訳）: 相互支援によるマルチエージェント強化学習における協調の促進
• Authors: Yunbo Qiu, Yue Jin, Lebin Yu, Jian Wang, Xudong Zhang
• Abstract要約: 近年,多エージェント強化学習(MARL)は協調作業において大きな進歩を遂げている。 協調作業においては、エージェントの相互影響は特に重要である。 本稿では,MH-MARL(Mutual-Help-based MARL)アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.398557794102739
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-agent reinforcement learning (MARL) has achieved great progress in cooperative tasks in recent years. However, in the local reward scheme, where only local rewards for each agent are given without global rewards shared by all the agents, traditional MARL algorithms lack sufficient consideration of agents' mutual influence. In cooperative tasks, agents' mutual influence is especially important since agents are supposed to coordinate to achieve better performance. In this paper, we propose a novel algorithm Mutual-Help-based MARL (MH-MARL) to instruct agents to help each other in order to promote cooperation. MH-MARL utilizes an expected action module to generate expected other agents' actions for each particular agent. Then, the expected actions are delivered to other agents for selective imitation during training. Experimental results show that MH-MARL improves the performance of MARL both in success rate and cumulative reward.
• Abstract（参考訳）: 近年,多エージェント強化学習(MARL)は協調作業において大きな進歩を遂げている。 しかし、すべてのエージェントが共有するグローバル報酬なしで各エージェントに対するローカル報酬しか与えられないローカル報酬方式では、従来のMARLアルゴリズムはエージェントの相互影響を十分に考慮していない。 協調作業においては、エージェントの相互影響は特に重要である。 本稿では,協調を促進するために,エージェント同士が助け合うよう指示するアルゴリズムである相互支援型marl(mh-marl)を提案する。 MH-MARLは期待されるアクションモジュールを使用して、特定のエージェントごとに期待される他のエージェントのアクションを生成する。 そして、トレーニング中の選択的模倣のために、期待されたアクションを他のエージェントに配信する。 実験の結果,MH-MARLは成功率と累積報酬の両方でMARLの性能を向上させることが示された。

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