論文の概要: Enhancing Multi-Agent Coordination through Common Operating Picture Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04740v1
• Date: Wed, 8 Nov 2023 15:08:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 15:36:20.548492
• Title: Enhancing Multi-Agent Coordination through Common Operating Picture Integration
• Title（参考訳）: 共通操作画像統合によるマルチエージェント協調の強化
• Authors: Peihong Yu, Bhoram Lee, Aswin Raghavan, Supun Samarasekara, Pratap Tokekar, James Zachary Hare
• Abstract要約: 各エージェントは、その観察、行動、メッセージの履歴を共通のオペレーティング・ピクチャー(COP)に組み込むことができる。 本研究は, COP統合の有効性を実証し, 従来のマルチエージェント強化学習(MARL)法と比較して, COPをベースとしたトレーニングが, アウト・オブ・ディストリビューション初期状態に直面した場合に, 堅牢なポリシーをもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.927199437011044
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In multi-agent systems, agents possess only local observations of the environment. Communication between teammates becomes crucial for enhancing coordination. Past research has primarily focused on encoding local information into embedding messages which are unintelligible to humans. We find that using these messages in agent's policy learning leads to brittle policies when tested on out-of-distribution initial states. We present an approach to multi-agent coordination, where each agent is equipped with the capability to integrate its (history of) observations, actions and messages received into a Common Operating Picture (COP) and disseminate the COP. This process takes into account the dynamic nature of the environment and the shared mission. We conducted experiments in the StarCraft2 environment to validate our approach. Our results demonstrate the efficacy of COP integration, and show that COP-based training leads to robust policies compared to state-of-the-art Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) methods when faced with out-of-distribution initial states.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントシステムでは、エージェントは環境の局所的な観察のみを保持する。 チームメート間のコミュニケーションはコーディネーションの強化に不可欠である。 過去の研究は主に、人間には理解できない埋め込みメッセージにローカル情報をエンコードすることに焦点を当ててきた。 エージェントのポリシー学習にこれらのメッセージを使用することで、配布外初期状態でテストした場合、不安定なポリシーが生まれる。 本稿では,マルチエージェントの協調手法を提案する。各エージェントは,その観察,行動,メッセージを共通オペレーティング・ピクチャー(COP)に統合し,COPを広める機能を備えている。 このプロセスは環境の動的な性質と共有ミッションを考慮に入れます。 我々はStarCraft2環境で実験を行い、我々のアプローチを検証する。 本研究では,コプト統合の有効性を示し,コプトベーストレーニングが分散初期状態に直面する場合,最先端のマルチエージェント強化学習(marl)法と比較して強固な方針を導くことを示した。

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