論文の概要: Fully Independent Communication in Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15059v1
• Date: Fri, 26 Jan 2024 18:42:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-29 14:15:35.554401
• Title: Fully Independent Communication in Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: マルチエージェント強化学習における完全独立通信
• Authors: Rafael Pina, Varuna De Silva, Corentin Artaud and Xiaolan Liu
• Abstract要約: MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)は、マルチエージェントシステム分野における幅広い研究領域である。 パラメータを共有しないMARLの独立学習者がいかにコミュニケーションできるかを検討する。 この結果から, 独立エージェントは, 課題にも拘わらず, コミュニケーション戦略を学習できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.883558259729863
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) comprises a broad area of research within the field of multi-agent systems. Several recent works have focused specifically on the study of communication approaches in MARL. While multiple communication methods have been proposed, these might still be too complex and not easily transferable to more practical contexts. One of the reasons for that is due to the use of the famous parameter sharing trick. In this paper, we investigate how independent learners in MARL that do not share parameters can communicate. We demonstrate that this setting might incur into some problems, to which we propose a new learning scheme as a solution. Our results show that, despite the challenges, independent agents can still learn communication strategies following our method. Additionally, we use this method to investigate how communication in MARL is affected by different network capacities, both for sharing and not sharing parameters. We observe that communication may not always be needed and that the chosen agent network sizes need to be considered when used together with communication in order to achieve efficient learning.
• Abstract（参考訳）: MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)は、マルチエージェントシステム分野における幅広い研究領域である。 近年,MARLにおける通信手法の研究に焦点が当てられている。 複数の通信方式が提案されているが、これらは複雑すぎ、より実践的な文脈に容易に転送できない。 その理由の1つは、有名なパラメータ共有トリックを使用することによるものだ。 本稿では,パラメータを共有しないMARLの独立学習者がいかにコミュニケーションできるかを検討する。 そこで本研究では,この設定が問題の原因となりうることを実証し,新しい学習手法を提案する。 この結果から, 独立エージェントは, 課題にも拘わらず, コミュニケーション戦略を学習することができることがわかった。 さらに,本手法を用いて,MARLにおける通信が,パラメータの共有と共有の両面で異なるネットワーク能力にどのように影響するかを検討する。 我々は,コミュニケーションが必ずしも必要ではない場合や,効率的な学習を実現するために,選択したエージェントネットワークサイズをコミュニケーションと併用する場合に考慮する必要があることを観察する。

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