論文の概要: MADiff: Offline Multi-agent Learning with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17330v2
• Date: Mon, 14 Aug 2023 13:48:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 19:40:32.686184
• Title: MADiff: Offline Multi-agent Learning with Diffusion Models
• Title（参考訳）: MADiff:拡散モデルを用いたオフラインマルチエージェント学習
• Authors: Zhengbang Zhu, Minghuan Liu, Liyuan Mao, Bingyi Kang, Minkai Xu, Yong Yu, Stefano Ermon, Weinan Zhang
• Abstract要約: 拡散モデル(DM)は,最近オフライン強化学習を含む様々なシナリオで大きな成功を収めている。 この問題に対処する新しい生成型マルチエージェント学習フレームワークであるMADiffを提案する。 本実験は,マルチエージェント学習タスクにおけるベースラインアルゴリズムと比較して,MADiffの優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.59166059130702
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Diffusion model (DM), as a powerful generative model, recently achieved huge success in various scenarios including offline reinforcement learning, where the policy learns to conduct planning by generating trajectory in the online evaluation. However, despite the effectiveness shown for single-agent learning, it remains unclear how DMs can operate in multi-agent problems, where agents can hardly complete teamwork without good coordination by independently modeling each agent's trajectories. In this paper, we propose MADiff, a novel generative multi-agent learning framework to tackle this problem. MADiff is realized with an attention-based diffusion model to model the complex coordination among behaviors of multiple diffusion agents. To the best of our knowledge, MADiff is the first diffusion-based multi-agent offline RL framework, which behaves as both a decentralized policy and a centralized controller, which includes opponent modeling and can be used for multi-agent trajectory prediction. MADiff takes advantage of the powerful generative ability of diffusion while well-suited in modeling complex multi-agent interactions. Our experiments show the superior performance of MADiff compared to baseline algorithms in a range of multi-agent learning tasks.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデル (DM) は, オフライン強化学習を含む様々なシナリオにおいて, オンライン評価の軌跡を生かし, 計画の実施を学んでいる。 しかしながら、単一エージェント学習の有効性は示されているものの、エージェントが各エージェントの軌道を独立にモデル化することで、適切な調整なしにチームワークを完了できないマルチエージェント問題において、dmがどのように機能するかは、まだ不明である。 本稿では,この問題に対処する新しい生成型マルチエージェント学習フレームワークであるMADiffを提案する。 MADiffは注意に基づく拡散モデルを用いて実現され、複数の拡散剤の挙動間の複雑な協調をモデル化する。 私たちの知る限り、MADiffは分散化ポリシと集中型コントローラの両方として機能し、対戦型モデリングを含み、マルチエージェント軌道予測に使用できる初めての拡散型オフラインRLフレームワークである。 MADiffは拡散の強力な生成能力を生かし、複雑なマルチエージェント相互作用のモデリングに適している。 本実験は,マルチエージェント学習タスクにおけるベースラインアルゴリズムと比較して,MADiffの優れた性能を示す。

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