論文の概要: Efficiently Quantifying Individual Agent Importance in Cooperative MARL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08466v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 19:09:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 02:58:29.786525
• Title: Efficiently Quantifying Individual Agent Importance in Cooperative MARL
• Title（参考訳）: 協調marlにおける個々のエージェントの重要性の定量化
• Authors: Omayma Mahjoub, Ruan de Kock, Siddarth Singh, Wiem Khlifi, Abidine Vall, Kale-ab Tessera and Arnu Pretorius
• Abstract要約: エージェント重要度と呼ばれる個々のエージェントの貢献度を定量化する効率的な方法に差分報酬を適用する。 計算値が真のShapley値と強く相関していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.653136482223517
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Measuring the contribution of individual agents is challenging in cooperative multi-agent reinforcement learning (MARL). In cooperative MARL, team performance is typically inferred from a single shared global reward. Arguably, among the best current approaches to effectively measure individual agent contributions is to use Shapley values. However, calculating these values is expensive as the computational complexity grows exponentially with respect to the number of agents. In this paper, we adapt difference rewards into an efficient method for quantifying the contribution of individual agents, referred to as Agent Importance, offering a linear computational complexity relative to the number of agents. We show empirically that the computed values are strongly correlated with the true Shapley values, as well as the true underlying individual agent rewards, used as the ground truth in environments where these are available. We demonstrate how Agent Importance can be used to help study MARL systems by diagnosing algorithmic failures discovered in prior MARL benchmarking work. Our analysis illustrates Agent Importance as a valuable explainability component for future MARL benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 協調型マルチエージェント強化学習(MARL)において,個々のエージェントの貢献度を測定することは困難である。 協力的なmarlでは、チームのパフォーマンスは通常、単一の共有グローバル報酬から推測される。 おそらく、個々のエージェントのコントリビューションを効果的に測定する最良のアプローチは、Shapley値を使用することでしょう。 しかし、計算の複雑さはエージェントの数に対して指数関数的に増加するため、これらの値の計算は高価である。 本稿では,エージェント重要度と呼ばれる個々のエージェントの寄与度を定量化するための効率的な手法として,エージェント数に対する線形計算量を提供する。 計算値が真のShapley値と強く相関していること、およびそれらが利用可能な環境において基礎となる真理として使用される真の個々のエージェント報酬を実証的に示す。 従来のmarlベンチマーク作業で発見されたアルゴリズム的障害を診断することにより,marlシステムの研究にエージェントの重要性がいかに役立つかを実証する。 本分析は,今後のMARLベンチマークにおいて,エージェントの重要度を重要な説明可能性コンポーネントとして示す。

関連論文リスト

• Multi-Agent Reinforcement Learning with a Hierarchy of Reward Machines [5.600971575680638]
  Reward Machines (RMs) を用いた協調型マルチエージェント強化学習(MARL)問題の検討 より複雑なシナリオを扱えるRM(MAHRM)階層のマルチエージェント強化学習を提案する。 3つの協調MARLドメインの実験結果から、MAHRMは、他のMARLメソッドよりも高いレベルの事象の事前知識の方が優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T06:38:22Z)
• On Diagnostics for Understanding Agent Training Behaviour in Cooperative MARL [5.124364759305485]
  我々は、経験的リターンのみに依存することは、エージェントの振る舞いに不明瞭な重要な洞察を与えるかもしれないと論じる。 本稿では,エージェントの動作に対する深い洞察を得るために,説明可能なAI(XAI)ツールの適用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T19:10:10Z)
• AlberDICE: Addressing Out-Of-Distribution Joint Actions in Offline Multi-Agent RL via Alternating Stationary Distribution Correction Estimation [65.4532392602682]
  オフライン強化学習(RL)の主な課題の1つは、データ収集ポリシーから逸脱した学習ポリシーから生じる分散シフトである。 これはしばしば、政策改善中のアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)アクションを避けることで対処される。 本稿では,定常分布最適化に基づく個別エージェントの集中学習を行うオフラインMARLアルゴリズムAlberDICEを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T18:56:48Z)
• Learning Reward Machines in Cooperative Multi-Agent Tasks [75.79805204646428]
  本稿では,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)に対する新しいアプローチを提案する。 これは、協調的なタスク分解と、サブタスクの構造をコードする報酬機(RM)の学習を組み合わせる。 提案手法は、部分的に観測可能な環境下での報酬の非マルコフ的性質に対処するのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T15:12:28Z)
• RPM: Generalizable Behaviors for Multi-Agent Reinforcement Learning [90.43925357575543]
  本稿では,MARLポリシーを総合性良く訓練するための多様なマルチエージェントトラジェクトリを収集するために,ランク付けされたポリシーメモリ(RPM)を提案する。 RPMにより、マルチエージェントの一般化評価シナリオと完全なタスクにおいて、MARLエージェントが未確認エージェントと対話することが可能になり、平均402%のパフォーマンスが大幅に向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-18T07:32:43Z)
• Shapley Counterfactual Credits for Multi-Agent Reinforcement Learning [34.856522993714535]
  本稿では,エージェントの連立性を考慮した明示的な信用割当手法であるシェープリー・カウンセリング・クレジット・アサインメントを提案する。 提案手法は,既存の協調型MARLアルゴリズムを著しく上回り,特に難易度の高いタスクにおいて,最先端のアルゴリズムを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-01T07:38:34Z)
• Agent-Centric Representations for Multi-Agent Reinforcement Learning [12.577354830985012]
  完全協調型マルチエージェント強化学習において,対象中心表現が有用であるかどうかを検討する。 具体的には、RLアルゴリズムにエージェント中心の誘導バイアスを組み込む2つの方法を検討する。 これらのアプローチをGoogle Research Football環境およびDeepMind Lab 2D上で評価します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T15:43:40Z)
• Modeling the Interaction between Agents in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [2.9360071145551068]
  対話型アクター・クリティック(IAC)と呼ばれる新しい協調型MARLアルゴリズムを提案する。 IACは政策と価値関数の観点からエージェントの相互作用をモデル化する。 連続制御タスクに値分解手法を拡張し、古典的な制御やマルチエージェント粒子環境を含むベンチマークタスク上でIACを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-10T01:58:28Z)
• UneVEn: Universal Value Exploration for Multi-Agent Reinforcement Learning [53.73686229912562]
  我々はUniversal Value Exploration(UneVEn)と呼ばれる新しいMARLアプローチを提案する。 UneVEnは、一連の関連するタスクと、普遍的な後継機能の線形分解を同時に学習する。 一連の探索ゲームにおける実証的な結果、エージェント間の重要な調整を必要とする協調捕食・捕食作業への挑戦、およびStarCraft IIのマイクロマネジメントベンチマークは、UneVEnが他の最先端のMARLメソッドが失敗するタスクを解決できることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T19:08:47Z)
• Randomized Entity-wise Factorization for Multi-Agent Reinforcement Learning [59.62721526353915]
  実世界のマルチエージェント設定は、エージェントや非エージェントエンティティのタイプや量が異なるタスクを伴うことが多い。 我々の方法は、これらの共通点を活用することを目的としており、「観察対象のランダムに選択されたサブグループのみを考えるとき、各エージェントが期待する効用は何か?」という問いを投げかける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-07T18:28:41Z)
• Scalable Multi-Agent Inverse Reinforcement Learning via Actor-Attention-Critic [54.2180984002807]
  マルチエージェント逆逆強化学習 (MA-AIRL) は, 単エージェントAIRLをマルチエージェント問題に適用する最近の手法である。 本稿では,従来の手法よりもサンプル効率が高く,スケーラブルなマルチエージェント逆RLアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-24T20:30:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。