論文の概要: Multi-Agent Reinforcement Learning: Methods, Applications, Visionary
Prospects, and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10091v1
- Date: Wed, 17 May 2023 09:53:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-18 16:37:24.995079
- Title: Multi-Agent Reinforcement Learning: Methods, Applications, Visionary
Prospects, and Challenges
- Title(参考訳): マルチエージェント強化学習:手法,応用,展望,課題
- Authors: Ziyuan Zhou, Guanjun Liu, Ying Tang
- Abstract要約: マルチエージェント強化学習(MARL)は、広く使われている人工知能(AI)技術である。
本研究の目的は,今後10年間の研究動向と展望を概説することである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.496883842534544
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-agent reinforcement learning (MARL) is a widely used Artificial
Intelligence (AI) technique. However, current studies and applications need to
address its scalability, non-stationarity, and trustworthiness. This paper aims
to review methods and applications and point out research trends and visionary
prospects for the next decade. First, this paper summarizes the basic methods
and application scenarios of MARL. Second, this paper outlines the
corresponding research methods and their limitations on safety, robustness,
generalization, and ethical constraints that need to be addressed in the
practical applications of MARL. In particular, we believe that trustworthy MARL
will become a hot research topic in the next decade. In addition, we suggest
that considering human interaction is essential for the practical application
of MARL in various societies. Therefore, this paper also analyzes the
challenges while MARL is applied to human-machine interaction.
- Abstract(参考訳): マルチエージェント強化学習(MARL)は、広く使われている人工知能(AI)技術である。
しかし、現在の研究とアプリケーションはスケーラビリティ、非定常性、信頼性に対処する必要がある。
本研究の目的は,今後10年間の研究動向と展望を概説することである。
本稿ではまず,MARLの基本手法と応用シナリオについて概説する。
第二に,marlの実用的応用において対処すべき安全性,堅牢性,一般化,倫理的制約について,対応する研究方法と限界について概説する。
特に、今後10年で信頼性の高いmarlがホットな研究テーマになると信じています。
また,様々な社会におけるMARLの実用化には,人間との相互作用を考えることが不可欠であることが示唆された。
そこで本研究では,MARLが人間と機械の相互作用に適用されている際の課題についても分析する。
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