論文の概要: Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning via Mirror Descent Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06741v1
• Date: Sun, 13 Aug 2023 10:18:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 15:34:24.222092
• Title: Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning via Mirror Descent Policy Optimization
• Title（参考訳）: ミラーディフレッシュポリシー最適化による異種多エージェント強化学習
• Authors: Mohammad Mehdi Nasiri, Mansoor Rezghi
• Abstract要約: 本稿では,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)設定における課題を克服するため,ミラー・ダイスン法の拡張を提案する。 提案したヘテロジニアスミラーDescent Policy Optimization (HAMDPO) アルゴリズムは,マルチエージェント・アドバンスト分解補題を利用する。 我々は,Multi-Agent MuJoCoおよびStarCraftIIタスク上でHAMDPOを評価し,最先端のアルゴリズムよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5501208213584152
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents an extension of the Mirror Descent method to overcome challenges in cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) settings, where agents have varying abilities and individual policies. The proposed Heterogeneous-Agent Mirror Descent Policy Optimization (HAMDPO) algorithm utilizes the multi-agent advantage decomposition lemma to enable efficient policy updates for each agent while ensuring overall performance improvements. By iteratively updating agent policies through an approximate solution of the trust-region problem, HAMDPO guarantees stability and improves performance. Moreover, the HAMDPO algorithm is capable of handling both continuous and discrete action spaces for heterogeneous agents in various MARL problems. We evaluate HAMDPO on Multi-Agent MuJoCo and StarCraftII tasks, demonstrating its superiority over state-of-the-art algorithms such as HATRPO and HAPPO. These results suggest that HAMDPO is a promising approach for solving cooperative MARL problems and could potentially be extended to address other challenging problems in the field of MARL.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)設定における課題を克服するミラー・ダイスン法の拡張について述べる。 提案したヘテロジニアスミラーDescent Policy Optimization (HAMDPO) アルゴリズムは,マルチエージェント・アドバンスト分解補題を用いて,全体的な性能向上を確保しつつ,各エージェントの効率的なポリシー更新を実現する。 信頼領域問題の近似解を通じてエージェントポリシーを反復的に更新することにより、HAMDPOは安定性を保証し、性能を向上させる。 さらに、HAMDPOアルゴリズムは、様々なMARL問題における異種エージェントに対する連続的および離散的な作用空間を処理できる。 我々は,Multi-Agent MuJoCoおよびStarCraftIIタスクにおけるHAMDPOの評価を行い,HATRPOやHAPPOといった最先端アルゴリズムよりも優れていることを示す。 これらの結果から,HAMDPOは協調的MARL問題の解決に有望なアプローチであり,MARL分野における他の課題に対処するために拡張できる可能性が示唆された。

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