論文の概要: Achieving Fairness in DareFightingICE Agents Evaluation Through a Delay Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16010v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 11:38:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 15:22:49.660480
• Title: Achieving Fairness in DareFightingICE Agents Evaluation Through a Delay Mechanism
• Title（参考訳）: 遅延機構による抗戦剤評価の公平性の実現
• Authors: Chollakorn Nimpattanavong, Thai Van Nguyen, Ibrahim Khan, Ruck Thawonmas, Worawat Choensawat, Kingkarn Sookhanaphibarn
• Abstract要約: 調査によると、JavaとPythonのgRPCレイテンシの違いは、リアルタイムの意思決定に大きく影響している。 遅延メカニズムがなければ、JavaプラットフォームでのgRPCレイテンシの低下により、JavaベースのエージェントはPythonベースのエージェントを上回っます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23301643766310368
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a delay mechanism to mitigate the impact of latency differences in the gRPC framework--a high-performance, open-source universal remote procedure call (RPC) framework--between different programming languages on the performance of agents in DareFightingICE, a fighting game research platform. The study finds that gRPC latency differences between Java and Python can significantly impact real-time decision-making. Without a delay mechanism, Java-based agents outperform Python-based ones due to lower gRPC latency on the Java platform. However, with the proposed delay mechanism, both Java-based and Python-based agents exhibit similar performance, leading to a fair comparison between agents developed using different programming languages. Thus, this work underscores the crucial importance of considering gRPC latency when developing and evaluating agents in DareFightingICE, and the insights gained could potentially extend to other gRPC-based applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,grpcフレームワークにおけるレイテンシ差の影響を軽減するための遅延機構を提案する。grpcフレームワーク - 高性能でオープンソースのユニバーサルリモートプロシージャコール(rpc)フレームワーク- - 異なるプログラミング言語間における,戦闘ゲーム研究プラットフォームであるdarefightingiceにおけるエージェントのパフォーマンス - を提案する。 調査によると、JavaとPythonのgRPCレイテンシの違いは、リアルタイムな意思決定に大きな影響を与える。 遅延メカニズムがなければ、JavaプラットフォームでのgRPCレイテンシの低下により、JavaベースのエージェントはPythonベースのエージェントを上回っます。 しかし、提案された遅延メカニズムにより、JavaベースのエージェントとPythonベースのエージェントの両方が同様の性能を示し、異なるプログラミング言語を用いて開発されたエージェントの公正な比較に繋がる。 したがって、この研究は、DareFightingICEでエージェントの開発と評価を行う際のgRPCレイテンシを考慮することの重要性を強調している。

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