論文の概要: Cooperation Dynamics in Multi-Agent Systems: Exploring Game-Theoretic Scenarios with Mean-Field Equilibria

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16263v3
• Date: Fri, 3 May 2024 06:36:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 18:06:46.055059
• Title: Cooperation Dynamics in Multi-Agent Systems: Exploring Game-Theoretic Scenarios with Mean-Field Equilibria
• Title（参考訳）: マルチエージェントシステムにおける協調ダイナミクス:平均場平衡によるゲーム理論シナリオの探索
• Authors: Vaigarai Sathi, Sabahat Shaik, Jaswanth Nidamanuri,
• Abstract要約: 本稿では,ゲーム理論のシナリオ,すなわちIterated Prisoner's Dilemmaにおける協調を呼び起こす戦略について検討する。 既存の協調戦略は、繰り返しゲームにおけるグループ指向行動を促進する効果について分析する。 この研究は、指数関数的に増加するエージェント集団のシナリオにまで及んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cooperation is fundamental in Multi-Agent Systems (MAS) and Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL), often requiring agents to balance individual gains with collective rewards. In this regard, this paper aims to investigate strategies to invoke cooperation in game-theoretic scenarios, namely the Iterated Prisoner's Dilemma, where agents must optimize both individual and group outcomes. Existing cooperative strategies are analyzed for their effectiveness in promoting group-oriented behavior in repeated games. Modifications are proposed where encouraging group rewards will also result in a higher individual gain, addressing real-world dilemmas seen in distributed systems. The study extends to scenarios with exponentially growing agent populations ($N \longrightarrow +\infty$), where traditional computation and equilibrium determination are challenging. Leveraging mean-field game theory, equilibrium solutions and reward structures are established for infinitely large agent sets in repeated games. Finally, practical insights are offered through simulations using the Multi Agent-Posthumous Credit Assignment trainer, and the paper explores adapting simulation algorithms to create scenarios favoring cooperation for group rewards. These practical implementations bridge theoretical concepts with real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 協調はマルチエージェントシステム(MAS)とマルチエージェント強化学習(MARL)において基本的であり、エージェントは個々の利得と集団報酬のバランスを取る必要がある。 本稿では,ゲーム理論のシナリオ,すなわち,エージェントが個人とグループの両方の結果を最適化しなければならない反復的囚人のジレンマにおいて,協調を促すための戦略を検討することを目的とする。 既存の協調戦略は、繰り返しゲームにおけるグループ指向行動を促進する効果について分析する。 グループ報酬を奨励する修正は、分散システムで見られる現実のジレンマに対処し、より高い個人の利益をもたらす。 この研究は、従来の計算と平衡決定が困難である指数関数的に増加するエージェント集団(N \longrightarrow +\infty$)のシナリオにまで拡張されている。 平均場ゲーム理論を活用することで、繰り返しゲームにおいて無限大のエージェント集合に対して平衡解と報酬構造が確立される。 最後に,Multi Agent-Posthumous Credit Assignment Trainerを用いてシミュレーションを行い,シミュレーションアルゴリズムを適用し,グループ報酬に協力するシナリオを作成する。 これらの実践的な実装は、理論概念を現実世界の応用で橋渡しする。

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