論文の概要: Collaborative Information Dissemination with Graph-based Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16198v3
• Date: Wed, 21 Feb 2024 07:11:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 20:42:21.916725
• Title: Collaborative Information Dissemination with Graph-based Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: グラフベースマルチエージェント強化学習による協調的情報伝達
• Authors: Raffaele Galliera, Kristen Brent Venable, Matteo Bassani, Niranjan Suri
• Abstract要約: 本稿では,効率的な情報伝達のためのマルチエージェント強化学習(MARL)手法を提案する。 本稿では,各エージェントが個別にメッセージ転送を決定するための情報発信のための部分観測可能なゲーム(POSG)を提案する。 実験の結果,既存の手法よりも訓練済みの方針が優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9904113489777826
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient information dissemination is crucial for supporting critical operations across domains like disaster response, autonomous vehicles, and sensor networks. This paper introduces a Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) approach as a significant step forward in achieving more decentralized, efficient, and collaborative information dissemination. We propose a Partially Observable Stochastic Game (POSG) formulation for information dissemination empowering each agent to decide on message forwarding independently, based on the observation of their one-hop neighborhood. This constitutes a significant paradigm shift from heuristics currently employed in real-world broadcast protocols. Our novel approach harnesses Graph Convolutional Reinforcement Learning and Graph Attention Networks (GATs) with dynamic attention to capture essential network features. We propose two approaches, L-DyAN and HL-DyAN, which differ in terms of the information exchanged among agents. Our experimental results show that our trained policies outperform existing methods, including the state-of-the-art heuristic, in terms of network coverage as well as communication overhead on dynamic networks of varying density and behavior.
• Abstract（参考訳）: 災害対応、自動運転車、センサーネットワークなど、ドメイン間の重要な操作を支援するために、効果的な情報伝達が不可欠である。 本稿では,より分散化され,効率的で協調的な情報伝達を実現するために,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)アプローチを提案する。 本研究では,各エージェントがメッセージフォワードを独立に決定できる情報配信のためのPOSG(Partially Observable Stochastic Game)の定式化を提案する。 これは、現在現実世界の放送プロトコルで使われているヒューリスティックスから重要なパラダイムシフトを構成する。 我々の新しいアプローチは、グラフ畳み込み強化学習とグラフ注意ネットワーク(GAT)を利用して、重要なネットワーク特徴を捉える。 L-DyAN と HL-DyAN の2つの手法を提案する。 実験の結果,ネットワークカバレッジの面では最先端のヒューリスティックや,密度や動作の異なる動的ネットワーク上での通信オーバーヘッドなど,既存の手法よりもトレーニングされたポリシの方が優れていた。

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