論文の概要: CoMIX: A Multi-agent Reinforcement Learning Training Architecture for Efficient Decentralized Coordination and Independent Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10721v2
• Date: Sun, 9 Jun 2024 15:48:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 05:19:21.072911
• Title: CoMIX: A Multi-agent Reinforcement Learning Training Architecture for Efficient Decentralized Coordination and Independent Decision-Making
• Title（参考訳）: CoMIX: 効率的な分散型コーディネートと独立意思決定のためのマルチエージェント強化学習学習アーキテクチャ
• Authors: Giovanni Minelli, Mirco Musolesi,
• Abstract要約: ロバストコーディネートスキルにより、エージェントは共有環境で、共通の目標に向けて、そして理想的には、お互いの進歩を妨げることなく、結合的に操作することができる。 本稿では,分散エージェントのための新しいトレーニングフレームワークであるCoordinated QMIXについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4555276449137042
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robust coordination skills enable agents to operate cohesively in shared environments, together towards a common goal and, ideally, individually without hindering each other's progress. To this end, this paper presents Coordinated QMIX (CoMIX), a novel training framework for decentralized agents that enables emergent coordination through flexible policies, allowing at the same time independent decision-making at individual level. CoMIX models selfish and collaborative behavior as incremental steps in each agent's decision process. This allows agents to dynamically adapt their behavior to different situations balancing independence and collaboration. Experiments using a variety of simulation environments demonstrate that CoMIX outperforms baselines on collaborative tasks. The results validate our incremental approach as effective technique for improving coordination in multi-agent systems.
• Abstract（参考訳）: ロバストコーディネートスキルにより、エージェントは共有環境で、共通の目標に向けて、そして理想的には、お互いの進歩を妨げることなく、結合的に操作することができる。 そこで本研究では,分散エージェントのための新しいトレーニングフレームワークであるCoordinated QMIX(CoMIX)について述べる。 CoMIXは、各エージェントの決定プロセスにおいて、自己中心的かつ協調的な振る舞いを漸進的なステップとしてモデル化する。 これにより、エージェントは独立と協力のバランスをとる異なる状況に動的に行動を適用することができる。 様々なシミュレーション環境を用いた実験により、CoMIXは協調作業のベースラインを上回っていることが示された。 その結果,多エージェントシステムにおける協調性向上のための効果的な手法として,我々の漸進的アプローチを検証した。

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