論文の概要: Replication of Multi-agent Reinforcement Learning for the "Hide and Seek" Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05430v1
• Date: Mon, 9 Oct 2023 06:06:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 07:30:30.622129
• Title: Replication of Multi-agent Reinforcement Learning for the "Hide and Seek" Problem
• Title（参考訳）: ハイドとシーク」問題に対するマルチエージェント強化学習の再現
• Authors: Haider Kamal, Muaz A. Niazi, Hammad Afzal
• Abstract要約: ドキュメントの欠如により、一度生成した戦略の複製が困難になる。 本研究のエージェントは、飛行機構に加えて、オープンアルの隠蔽剤や探索剤と同様にシミュレーションされる。 この追加機能により、Hiderエージェントは、約200万ステップから1.6万ステップとシーカーまで追跡戦略を開発することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.552480439325792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning generates policies based on reward functions and hyperparameters. Slight changes in these can significantly affect results. The lack of documentation and reproducibility in Reinforcement learning research makes it difficult to replicate once-deduced strategies. While previous research has identified strategies using grounded maneuvers, there is limited work in more complex environments. The agents in this study are simulated similarly to Open Al's hider and seek agents, in addition to a flying mechanism, enhancing their mobility, and expanding their range of possible actions and strategies. This added functionality improves the Hider agents to develop a chasing strategy from approximately 2 million steps to 1.6 million steps and hiders
• Abstract（参考訳）: 強化学習は報酬関数とハイパーパラメータに基づくポリシーを生成する。 これらの変化は結果に大きな影響を与えます。 強化学習研究におけるドキュメントの欠如と再現性により、一度生成された戦略を再現することは困難である。 これまでの研究では、接地操作を使った戦略が特定されているが、より複雑な環境での作業は限られている。 本研究のエージェントは、飛行機構の他に、飛行機構の強化、移動性の向上、可能な行動と戦略の範囲の拡大など、オープンアルの隠れ家や探究エージェントと同様にシミュレートされる。 この追加機能により、約200万ステップから160万ステップまでの追跡戦略を開発するためのhiderエージェントが改善される。

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