論文の概要: Continuous-Time Distributed Dynamic Programming for Networked Multi-Agent Markov Decision Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16706v7
• Date: Thu, 13 Jun 2024 11:39:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-15 02:29:06.757837
• Title: Continuous-Time Distributed Dynamic Programming for Networked Multi-Agent Markov Decision Processes
• Title（参考訳）: ネットワーク型マルチエージェントマルコフ決定過程に対する連続時間分散動的計画法
• Authors: Donghwan Lee, Han-Dong Lim, Do Wan Kim,
• Abstract要約: 本稿では,ネットワーク型マルチエージェントマルコフ決定問題(MAMDP)に対する連続時間分散動的プログラミング(DP)アルゴリズムについて検討する。 本研究では,個々のエージェントが自身の報酬のみにアクセスできる分散マルチエージェントフレームワークを採用し,他のエージェントの報酬に対する洞察を欠いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.464789724562025
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The main goal of this paper is to investigate continuous-time distributed dynamic programming (DP) algorithms for networked multi-agent Markov decision problems (MAMDPs). In our study, we adopt a distributed multi-agent framework where individual agents have access only to their own rewards, lacking insights into the rewards of other agents. Moreover, each agent has the ability to share its parameters with neighboring agents through a communication network, represented by a graph. We first introduce a novel distributed DP, inspired by the distributed optimization method of Wang and Elia. Next, a new distributed DP is introduced through a decoupling process. The convergence of the DP algorithms is proved through systems and control perspectives. The study in this paper sets the stage for new distributed temporal different learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ネットワーク型マルチエージェントマルコフ決定問題(MAMDP)に対する連続時間分散動的プログラミング(DP)アルゴリズムについて検討する。 本研究では,個々のエージェントが自身の報酬のみにアクセスできる分散マルチエージェントフレームワークを採用し,他のエージェントの報酬に対する洞察を欠いている。 さらに、各エージェントは、グラフで表される通信ネットワークを介して、そのパラメータを隣接するエージェントと共有することができる。 まず,Wang と Elia の分散最適化手法に着想を得た分散DPを提案する。 次に、デカップリングプロセスを通じて、新しい分散DPを導入する。 DPアルゴリズムの収束はシステムと制御の観点から証明される。 本稿では,分散時間差学習アルゴリズムについて述べる。

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