論文の概要: Maximum Entropy Heterogeneous-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10715v4
• Date: Fri, 8 Mar 2024 12:07:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 23:35:33.677000
• Title: Maximum Entropy Heterogeneous-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 最大エントロピー不均質エージェント強化学習
• Authors: Jiarong Liu, Yifan Zhong, Siyi Hu, Haobo Fu, Qiang Fu, Xiaojun Chang, Yaodong Yang
• Abstract要約: 近年,多エージェント強化学習(MARL)が協調ゲームに有効であることが示されている。 本稿では,これらの問題を解決するために,アンフィストチャスティックな政策を学習するための統一的な枠組みを提案する。 The MaxEnt framework, we propose Heterogeneous-Agent Soft Actor-Critic (HASAC) algorithm。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.652866966384586
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-agent reinforcement learning (MARL) has been shown effective for cooperative games in recent years. However, existing state-of-the-art methods face challenges related to sample complexity, training instability, and the risk of converging to a suboptimal Nash Equilibrium. In this paper, we propose a unified framework for learning \emph{stochastic} policies to resolve these issues. We embed cooperative MARL problems into probabilistic graphical models, from which we derive the maximum entropy (MaxEnt) objective for MARL. Based on the MaxEnt framework, we propose Heterogeneous-Agent Soft Actor-Critic (HASAC) algorithm. Theoretically, we prove the monotonic improvement and convergence to quantal response equilibrium (QRE) properties of HASAC. Furthermore, we generalize a unified template for MaxEnt algorithmic design named Maximum Entropy Heterogeneous-Agent Mirror Learning (MEHAML), which provides any induced method with the same guarantees as HASAC. We evaluate HASAC on six benchmarks: Bi-DexHands, Multi-Agent MuJoCo, StarCraft Multi-Agent Challenge, Google Research Football, Multi-Agent Particle Environment, and Light Aircraft Game. Results show that HASAC consistently outperforms strong baselines, exhibiting better sample efficiency, robustness, and sufficient exploration.
• Abstract（参考訳）: 近年,多エージェント強化学習(MARL)が協調ゲームに有効であることが示されている。 しかしながら、既存の最先端の手法は、サンプルの複雑さ、トレーニングの不安定性、および準最適ナッシュ平衡への収束のリスクに関する課題に直面している。 本稿では,これらの問題を解決するために,emph{stochastic}ポリシーを学習するための統一フレームワークを提案する。 我々は,MARLの最大エントロピー(MaxEnt)目標を導出する確率的グラフィカルモデルに協調的なMARL問題を埋め込む。 我々は,maxentフレームワークに基づき,ヘテロジニアスエージェントソフトアクタ-クリティック (hasac) アルゴリズムを提案する。 理論的には、HASACの量子応答平衡(QRE)特性に対する単調な改善と収束を証明する。 さらに,最大エントロピー不均質ミラーラーニング (MEHAML) というアルゴリズム設計のための統一テンプレートを一般化し,HASACと同等の保証を提供する。 我々は, Bi-DexHands, Multi-Agent MuJoCo, StarCraft Multi-Agent Challenge, Google Research Football, Multi-Agent Particle Environment, Light Aircraft Gameの6つのベンチマークでHASACを評価した。 結果,hasacは強いベースラインを一貫して上回っており,サンプル効率,堅牢性,十分な探索性を示している。

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