論文の概要: Aligning Individual and Collective Objectives in Multi-Agent Cooperation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12416v3
• Date: Tue, 22 Oct 2024 18:10:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:52:30.028619
• Title: Aligning Individual and Collective Objectives in Multi-Agent Cooperation
• Title（参考訳）: 多エージェント協調における個人・集団目標の調整
• Authors: Yang Li, Wenhao Zhang, Jianhong Wang, Shao Zhang, Yali Du, Ying Wen, Wei Pan,
• Abstract要約: 混合モチベーション協調は、マルチエージェント学習における最も顕著な課題の1つである。 textbftextitAltruistic textbftextitGradient textbftextitAdjustment (textbftextitAgA) という新しい最適化手法を導入する。 我々は,ベンチマーク環境によるAgAアルゴリズムの有効性を評価し,小規模エージェントとの混合モチベーションを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.082268221987956
• License:
• Abstract: Among the research topics in multi-agent learning, mixed-motive cooperation is one of the most prominent challenges, primarily due to the mismatch between individual and collective goals. The cutting-edge research is focused on incorporating domain knowledge into rewards and introducing additional mechanisms to incentivize cooperation. However, these approaches often face shortcomings such as the effort on manual design and the absence of theoretical groundings. To close this gap, we model the mixed-motive game as a differentiable game for the ease of illuminating the learning dynamics towards cooperation. More detailed, we introduce a novel optimization method named \textbf{\textit{A}}ltruistic \textbf{\textit{G}}radient \textbf{\textit{A}}djustment (\textbf{\textit{AgA}}) that employs gradient adjustments to progressively align individual and collective objectives. Furthermore, we theoretically prove that AgA effectively attracts gradients to stable fixed points of the collective objective while considering individual interests, and we validate these claims with empirical evidence. We evaluate the effectiveness of our algorithm AgA through benchmark environments for testing mixed-motive collaboration with small-scale agents such as the two-player public good game and the sequential social dilemma games, Cleanup and Harvest, as well as our self-developed large-scale environment in the game StarCraft II.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント学習における研究トピックの中で、混合モチベーション協調は、主に個人と集団の目標のミスマッチによる、最も顕著な課題の1つである。 最先端の研究は、ドメイン知識を報酬に取り入れ、協力を促進するための追加のメカニズムを導入することに焦点を当てている。 しかしながら、これらのアプローチは手動設計の取り組みや理論的根拠の欠如といった欠点に直面していることが多い。 このギャップを埋めるために、我々は混合動機ゲームを、協調に向けて学習ダイナミクスを照らしやすくするための差別化可能なゲームとしてモデル化する。 より詳しくは、個人と集団の目的を段階的に整合させるために勾配調整を利用する、新しい最適化手法である \textbf{\textit{A}}ltruistic \textbf{\textit{G}}radient \textbf{\textit{A}}djustment (\textbf{\textit{A}}djustment (\textbf{\textit{AgA}})を導入する。 さらに,AgAが個人利害関係を考察しながら,集団目標の安定な定点への勾配を効果的に惹きつけることを理論的に証明し,これらの主張を実証的証拠で検証する。 我々は,2人プレイのパブリックグッドゲームや連続的なソーシャルジレンマゲーム,クリーンアップ,ハーベストといった小規模エージェントとの混合モチベーション協調テストのためのベンチマーク環境によるアルゴリズムAgAの有効性と,ゲームStarCraft IIにおける大規模環境の自己開発について評価した。

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