論文の概要: On Diagnostics for Understanding Agent Training Behaviour in Cooperative MARL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08468v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 19:10:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 02:58:56.740502
• Title: On Diagnostics for Understanding Agent Training Behaviour in Cooperative MARL
• Title（参考訳）: 協調MARLにおけるエージェント訓練行動理解のための診断法について
• Authors: Wiem Khlifi, Siddarth Singh, Omayma Mahjoub, Ruan de Kock, Abidine Vall, Rihab Gorsane and Arnu Pretorius
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.124364759305485
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cooperative multi-agent reinforcement learning (MARL) has made substantial strides in addressing the distributed decision-making challenges. However, as multi-agent systems grow in complexity, gaining a comprehensive understanding of their behaviour becomes increasingly challenging. Conventionally, tracking team rewards over time has served as a pragmatic measure to gauge the effectiveness of agents in learning optimal policies. Nevertheless, we argue that relying solely on the empirical returns may obscure crucial insights into agent behaviour. In this paper, we explore the application of explainable AI (XAI) tools to gain profound insights into agent behaviour. We employ these diagnostics tools within the context of Level-Based Foraging and Multi-Robot Warehouse environments and apply them to a diverse array of MARL algorithms. We demonstrate how our diagnostics can enhance the interpretability and explainability of MARL systems, providing a better understanding of agent behaviour.
• Abstract（参考訳）: 協調型マルチエージェント強化学習(MARL)は,分散意思決定課題の解決に大きく貢献している。 しかし,マルチエージェントシステムが複雑化するにつれて,その行動の包括的理解がますます困難になる。 従来、チーム報酬の追跡は、最適なポリシーを学ぶためのエージェントの有効性を測定するための実践的な手段であった。 それでも、経験的な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対する重要な洞察を曖昧にする可能性があると論じています。 本稿では,エージェント動作に関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。 これらの診断ツールを,マルチロボット倉庫環境とレベルベースフォーミングのコンテキストで活用し,多種多様なmarlアルゴリズムに適用した。 我々は,MARLシステムの解釈可能性や説明可能性を高める方法を示し,エージェントの振る舞いをよりよく理解する。

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