論文の概要: Open Ad Hoc Teamwork with Cooperative Game Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15259v2
• Date: Mon, 27 May 2024 16:48:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 07:05:34.244735
• Title: Open Ad Hoc Teamwork with Cooperative Game Theory
• Title（参考訳）: 協調ゲーム理論を用いたオープンアドホックワーク
• Authors: Jianhong Wang, Yang Li, Yuan Zhang, Wei Pan, Samuel Kaski,
• Abstract要約: アドホックなチームワークは、事前の調整や共同トレーニングなしに、チームメイトと協力するエージェントの設計を必要とする、困難な問題を引き起こします。 有望な解決策の1つは、制限のない数のエージェントを扱うためにグラフニューラルネットワークの一般化性を活用することである。 我々は、協調ゲーム理論の観点から、共同Q値表現を理解するための新しい理論を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.605478081031215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ad hoc teamwork poses a challenging problem, requiring the design of an agent to collaborate with teammates without prior coordination or joint training. Open ad hoc teamwork further complicates this challenge by considering environments with a changing number of teammates, referred to as open teams. One promising solution to this problem is leveraging the generalizability of graph neural networks to handle an unrestricted number of agents and effectively address open teams, named graph-based policy learning (GPL). However, its joint Q-value representation over a coordination graph lacks convincing explanations. In this paper, we establish a new theory to understand the joint Q-value representation from the perspective of cooperative game theory, and validate its learning paradigm in open team settings. Building on our theory, we propose a novel algorithm named CIAO compatible with GPL framework, with additional provable implementation tricks that can facilitate learning. The demo of experiments is available on https://sites.google.com/view/ciao2024, and the code of experiments is published on https://github.com/hsvgbkhgbv/CIAO.
• Abstract（参考訳）: アドホックなチームワークは、事前の調整や共同トレーニングなしに、チームメイトと協力するエージェントの設計を必要とする、困難な問題を引き起こします。 オープンアドホックチームワークは、オープンチームと呼ばれるチームメイトの数が増える環境を考えることで、この課題をさらに複雑にします。 この問題に対する有望な解決策の1つは、グラフニューラルネットワークの一般化性を活用して、制限のない数のエージェントを処理し、グラフベースのポリシー学習(GPL)と呼ばれるオープンチームに効果的に対処することだ。 しかし、協調グラフ上の共同Q値表現は説得力のある説明を欠いている。 本稿では,協調ゲーム理論の観点から共同Q値表現を理解するための新たな理論を確立し,オープンチーム環境での学習パラダイムを検証する。 本理論に基づいて,GPLフレームワークと互換性のあるCIAOという新しいアルゴリズムを提案する。 実験のデモはhttps://sites.google.com/view/ciao2024で公開されており、実験のコードはhttps://github.com/hsvgbgbv/CIAOで公開されている。

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