論文の概要: Agent-Specific Effects: A Causal Effect Propagation Analysis in Multi-Agent MDPs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11334v2
• Date: Sun, 4 Feb 2024 15:17:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 04:28:12.504956
• Title: Agent-Specific Effects: A Causal Effect Propagation Analysis in Multi-Agent MDPs
• Title（参考訳）: エージェント特異的効果:マルチエージェントMDPにおける因果効果伝搬解析
• Authors: Stelios Triantafyllou, Aleksa Sukovic, Debmalya Mandal, Goran Radanovic
• Abstract要約: エージェント特異的効果(ASE)は、エージェントの作用が他のエージェントを介して伝播する結果に与える影響を測定する新しい因果量である。 我々は,敗血症管理環境を含むシミュレーションベースのテストベッドを用いて,cf-ASEの有用性を実験的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.509462688246233
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Establishing causal relationships between actions and outcomes is fundamental for accountable multi-agent decision-making. However, interpreting and quantifying agents' contributions to such relationships pose significant challenges. These challenges are particularly prominent in the context of multi-agent sequential decision-making, where the causal effect of an agent's action on the outcome depends on how other agents respond to that action. In this paper, our objective is to present a systematic approach for attributing the causal effects of agents' actions to the influence they exert on other agents. Focusing on multi-agent Markov decision processes, we introduce agent-specific effects (ASE), a novel causal quantity that measures the effect of an agent's action on the outcome that propagates through other agents. We then turn to the counterfactual counterpart of ASE (cf-ASE), provide a sufficient set of conditions for identifying cf-ASE, and propose a practical sampling-based algorithm for estimating it. Finally, we experimentally evaluate the utility of cf-ASE through a simulation-based testbed, which includes a sepsis management environment.
• Abstract（参考訳）: 行動と成果の因果関係を確立することは、説明責任のあるマルチエージェントの意思決定に不可欠である。 しかし、そのような関係に対するエージェントの貢献の解釈と定量化は大きな課題となる。 これらの課題は、エージェントの行動が結果に与える因果効果が、他のエージェントがその行動にどう反応するかに依存するマルチエージェントのシーケンシャルな意思決定の文脈において特に顕著である。 本稿では,エージェントの行動が他のエージェントに与える影響に因果的影響をもたらすための体系的アプローチを提案する。 我々は,マルチエージェントマルコフ決定プロセスに着目し,エージェント特異的効果 (ase) について紹介する。 次に, ASE (cf-ASE) の対実的対応に目を向け, cf-ASE の同定に十分な条件セットを提供し, その推定のための実用的なサンプリングベースアルゴリズムを提案する。 最後に,セプシス管理環境を含むシミュレーションベースのテストベッドを用いてcf-aseの有用性を実験的に評価した。

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