論文の概要: Minimum Coverage Sets for Training Robust Ad Hoc Teamwork Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09595v1
• Date: Fri, 18 Aug 2023 14:45:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 12:48:01.752249
• Title: Minimum Coverage Sets for Training Robust Ad Hoc Teamwork Agents
• Title（参考訳）: ロバストなアドホックチームワークエージェントのトレーニングのための最小被覆セット
• Authors: Arrasy Rahman, Jiaxun Cui, Peter Stone
• Abstract要約: 既存のAd Hoc Teamwork(AHT)メソッドは、さまざまなチームメイトポリシーを持つエージェントをトレーニングすることで、この問題に対処する。 我々は、AHTトレーニングに使用されるチームメイトポリシーのセットを生成するL-BRDivアルゴリズムを導入し、エージェントがMCSのポリシーをエミュレートすることを奨励する。 実験により,L-BRDivは2人共役の幅広い問題において,最先端の手法よりも堅牢なAHTエージェントを生成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.19326531319873
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robustly cooperating with unseen agents and human partners presents significant challenges due to the diverse cooperative conventions these partners may adopt. Existing Ad Hoc Teamwork (AHT) methods address this challenge by training an agent with a population of diverse teammate policies obtained through maximizing specific diversity metrics. However, these heuristic diversity metrics do not always maximize the agent's robustness in all cooperative problems. In this work, we first propose that maximizing an AHT agent's robustness requires it to emulate policies in the minimum coverage set (MCS), the set of best-response policies to any partner policies in the environment. We then introduce the L-BRDiv algorithm that generates a set of teammate policies that, when used for AHT training, encourage agents to emulate policies from the MCS. L-BRDiv works by solving a constrained optimization problem to jointly train teammate policies for AHT training and approximating AHT agent policies that are members of the MCS. We empirically demonstrate that L-BRDiv produces more robust AHT agents than state-of-the-art methods in a broader range of two-player cooperative problems without the need for extensive hyperparameter tuning for its objectives. Our study shows that L-BRDiv outperforms the baseline methods by prioritizing discovering distinct members of the MCS instead of repeatedly finding redundant policies.
• Abstract（参考訳）: 目に見えないエージェントや人間のパートナーとのロバストな協力は、これらのパートナーが採用する様々な協力協定によって大きな課題を提起する。 既存のAd Hoc Teamwork(AHT)メソッドは、特定の多様性メトリクスを最大化することで得られる多様なチームメイトポリシーの集団を持つエージェントをトレーニングすることで、この問題に対処する。 しかしながら、これらのヒューリスティックな多様性指標は、すべての協調問題においてエージェントの堅牢性を常に最大化するとは限らない。 本研究では,AHTエージェントのロバスト性を最大化するためには,環境内の任意のパートナーポリシーに対する最良応答ポリシーである最小カバレッジセット(MCS)のポリシーをエミュレートする必要があることを最初に提案する。 次に、AHTトレーニングに使用されるチームメイトポリシーのセットを生成するL-BRDivアルゴリズムを導入し、エージェントがMCSのポリシーをエミュレートすることを奨励する。 L-BRDiv は AHT トレーニングと MCS のメンバーである AHT エージェントポリシーの近似のためのチームメイトポリシーを共同で訓練するために制約付き最適化問題を解く。 実験により,L-BRDivは高パラメータチューニングを必要とせず,より広い範囲の2プレイヤー協調問題において,最先端の手法よりも堅牢なAHTエージェントを生成することを示した。 L-BRDivは, 冗長なポリシーを繰り返すのではなく, MCSの異なるメンバーの発見を優先することで, 基準法よりも優れていることを示す。

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