論文の概要: Multi-agent Reinforcement Learning: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10256v2
• Date: Wed, 3 Jul 2024 00:27:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 20:23:32.692885
• Title: Multi-agent Reinforcement Learning: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: マルチエージェント強化学習 : 総合的な調査
• Authors: Dom Huh, Prasant Mohapatra,
• Abstract要約: マルチエージェントシステム(MAS)は、多くの現実世界のアプリケーションにおいて広く普及し、重要な存在である。 汎用性にもかかわらず、MASにおける知的意思決定エージェントの開発は、その効果的な実装にいくつかのオープンな課題を提起している。 本調査は,ゲーム理論(GT)と機械学習(ML)による基礎概念の研究に重点を置いて,これらの課題を考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.186029242664931
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-agent systems (MAS) are widely prevalent and crucially important in numerous real-world applications, where multiple agents must make decisions to achieve their objectives in a shared environment. Despite their ubiquity, the development of intelligent decision-making agents in MAS poses several open challenges to their effective implementation. This survey examines these challenges, placing an emphasis on studying seminal concepts from game theory (GT) and machine learning (ML) and connecting them to recent advancements in multi-agent reinforcement learning (MARL), i.e. the research of data-driven decision-making within MAS. Therefore, the objective of this survey is to provide a comprehensive perspective along the various dimensions of MARL, shedding light on the unique opportunities that are presented in MARL applications while highlighting the inherent challenges that accompany this potential. Therefore, we hope that our work will not only contribute to the field by analyzing the current landscape of MARL but also motivate future directions with insights for deeper integration of concepts from related domains of GT and ML. With this in mind, this work delves into a detailed exploration of recent and past efforts of MARL and its related fields and describes prior solutions that were proposed and their limitations, as well as their applications.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントシステム(MAS)は、多くの実世界のアプリケーションにおいて広く普及し、重要な存在である。 汎用性にもかかわらず、MASにおける知的意思決定エージェントの開発は、その効果的な実装にいくつかのオープンな課題を提起している。 本研究は、ゲーム理論(GT)と機械学習(ML)から基礎概念の研究に重点を置いて、これらをマルチエージェント強化学習(MARL)における最近の進歩、すなわちMASにおけるデータ駆動意思決定の研究と結びつけて、これらの課題を考察する。 したがって、本調査の目的は、MARLの様々な側面に沿った総合的な視点を提供することであり、この可能性に伴う固有の課題を強調しながら、MARLアプリケーションで提示されるユニークな機会に光を当てることである。 したがって、我々の研究は、現在のMARLの状況を分析することによって、分野に貢献するだけでなく、GTとMLの関連ドメインから概念のより深い統合に関する洞察を得て、今後の方向性を動機付けることを願っている。 このことを念頭に置いて、この研究は、MARLとその関連分野の最近のおよび過去の取り組みを詳細に調査し、提案された先行ソリューションとその制限、およびそれらの応用について説明する。

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