Fugu-MT 論文翻訳(概要): GHQ: Grouped Hybrid Q Learning for Heterogeneous Cooperative Multi-agent Reinforcement Learning

論文の概要: GHQ: Grouped Hybrid Q Learning for Heterogeneous Cooperative Multi-agent Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01070v1
Date: Thu, 2 Mar 2023 08:45:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-03 15:24:13.567533
Title: GHQ: Grouped Hybrid Q Learning for Heterogeneous Cooperative Multi-agent Reinforcement Learning
Title（参考訳）: GHQ: 異種協調型マルチエージェント強化学習のためのグループ型ハイブリッドQ学習
Authors: Xiaoyang Yu, Youfang Lin, Xiangsen Wang, Sheng Han, Kai Lv
Abstract要約: 主に,Starcraft Multi-Agent Challenges (SMAC)環境におけるMARL問題について論じる。この問題に対処するために、GIGM(Grouped Individual-Global-Max Consistency)と新しいMARLアルゴリズム、Grouped Hybrid Q Learning(GHQ)を提案する。オリジナルおよび新しいヘテロジニアスマップの実験は、他の最先端のアルゴリズムと比較して、GHQの素晴らしい性能を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.077117603321643
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Previous deep multi-agent reinforcement learning (MARL) algorithms have achieved impressive results, typically in homogeneous scenarios. However, heterogeneous scenarios are also very common and usually harder to solve. In this paper, we mainly discuss cooperative heterogeneous MARL problems in Starcraft Multi-Agent Challenges (SMAC) environment. We firstly define and describe the heterogeneous problems in SMAC. In order to comprehensively reveal and study the problem, we make new maps added to the original SMAC maps. We find that baseline algorithms fail to perform well in those heterogeneous maps. To address this issue, we propose the Grouped Individual-Global-Max Consistency (GIGM) and a novel MARL algorithm, Grouped Hybrid Q Learning (GHQ). GHQ separates agents into several groups and keeps individual parameters for each group, along with a novel hybrid structure for factorization. To enhance coordination between groups, we maximize the Inter-group Mutual Information (IGMI) between groups' trajectories. Experiments on original and new heterogeneous maps show the fabulous performance of GHQ compared to other state-of-the-art algorithms.
Abstract（参考訳）: 従来の深層マルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムは、通常均質なシナリオにおいて、印象的な結果を得た。しかし、異種シナリオも非常に一般的であり、通常は解決が難しい。本稿では,Starcraft Multi-Agent Challenges (SMAC)環境における協調的異種MARL問題について論じる。まず,smac における異種問題を定義し記述する。問題を包括的に明らかにし,研究するために,元のSMACマップに新たなマップを追加する。これらの異種マップではベースラインアルゴリズムがうまく機能しないことがわかった。本稿では,GIGM(Grouped Individual-Global-Max Consistency)と新しいMARLアルゴリズムであるGrouped Hybrid Q Learning(GHQ)を提案する。 GHQはエージェントを複数のグループに分け、各グループごとに個別のパラメータを保持するとともに、因子化のための新しいハイブリッド構造を持つ。グループ間の協調性を高めるために,グループ間の相互情報(igmi)を最大化する。オリジナルマップと新しい異種マップの実験は、他の最先端アルゴリズムと比較してghqの素晴らしい性能を示している。

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