論文の概要: Towards a Better Understanding of Learning with Multiagent Teams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16205v1
• Date: Wed, 28 Jun 2023 13:37:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 14:07:45.564888
• Title: Towards a Better Understanding of Learning with Multiagent Teams
• Title（参考訳）: マルチエージェントチームによる学習の理解を深める
• Authors: David Radke, Kate Larson, Tim Brecht and Kyle Tilbury
• Abstract要約: いくつかのチーム構造は、エージェントが特定の役割を専門化することを学ぶのに役立つことを示しています。 大規模なチームは、コーディネーションを減らすためのクレジット割り当ての課題を作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.746424588605832
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: While it has long been recognized that a team of individual learning agents can be greater than the sum of its parts, recent work has shown that larger teams are not necessarily more effective than smaller ones. In this paper, we study why and under which conditions certain team structures promote effective learning for a population of individual learning agents. We show that, depending on the environment, some team structures help agents learn to specialize into specific roles, resulting in more favorable global results. However, large teams create credit assignment challenges that reduce coordination, leading to large teams performing poorly compared to smaller ones. We support our conclusions with both theoretical analysis and empirical results.
• Abstract（参考訳）: 個人学習エージェントのチームは、その部分の合計よりも大きいと長年認識されてきたが、最近の研究によると、より大きなチームは必ずしも小さなものよりも効果的ではない。 本稿では,特定のチーム構造が個人学習エージェントの集団に対して効果的な学習を促進する理由と条件について検討する。 環境によっては、エージェントが特定の役割を専門化するのに役立ついくつかのチーム構造が、より望ましいグローバルな結果をもたらすことを示している。 しかし、大きなチームはコーディネーションを減らすためのクレジット割り当ての課題を作り、大きなチームは小さなチームに比べてパフォーマンスが悪くなります。 理論的分析と経験的結果の両方で結論を支持する。

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