論文の概要: Toward Risk-based Optimistic Exploration for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01768v1
• Date: Fri, 3 Mar 2023 08:17:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-06 15:52:08.876295
• Title: Toward Risk-based Optimistic Exploration for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 協調型マルチエージェント強化学習のためのリスクベース最適探索に向けて
• Authors: Jihwan Oh, Joonkee Kim, Minchan Jeong, Se-Young Yun
• Abstract要約: 分布のサンプリング領域をシフトさせることにより協調的に楽観的な行動をもたらすリスクベースの探索を提案する。 本手法は, 量子レグレッションに基づく協調探索を必要とするマルチエージェント環境において, 顕著な性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.290757451344673
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The multi-agent setting is intricate and unpredictable since the behaviors of multiple agents influence one another. To address this environmental uncertainty, distributional reinforcement learning algorithms that incorporate uncertainty via distributional output have been integrated with multi-agent reinforcement learning (MARL) methods, achieving state-of-the-art performance. However, distributional MARL algorithms still rely on the traditional $\epsilon$-greedy, which does not take cooperative strategy into account. In this paper, we present a risk-based exploration that leads to collaboratively optimistic behavior by shifting the sampling region of distribution. Initially, we take expectations from the upper quantiles of state-action values for exploration, which are optimistic actions, and gradually shift the sampling region of quantiles to the full distribution for exploitation. By ensuring that each agent is exposed to the same level of risk, we can force them to take cooperatively optimistic actions. Our method shows remarkable performance in multi-agent settings requiring cooperative exploration based on quantile regression appropriately controlling the level of risk.
• Abstract（参考訳）: 複数のエージェントの挙動が互いに影響するため、マルチエージェントの設定は複雑で予測不可能である。 このような環境不確実性に対処するため、分布出力による不確実性を含む分散強化学習アルゴリズムをマルチエージェント強化学習(MARL)手法に統合し、最先端の性能を実現する。 しかしながら、分配的marlアルゴリズムは、協調戦略を考慮していない従来の$\epsilon$-greedyに依存している。 本稿では,分布のサンプリング領域をシフトすることで協調的に楽観的な行動につながるリスクベースの探索を提案する。 当初は、楽観的な行動である探索のための状態-作用値の上位量子化から期待され、徐々に量子化のサンプリング領域を、利用のために全分布にシフトする。 各エージェントが同じレベルのリスクにさらされることを保証することで、協力的に楽観的な行動を取るように強制することができる。 本手法は,リスクレベルを適切に制御した定量回帰に基づく協調探索を必要とするマルチエージェント環境での顕著な性能を示す。

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