論文の概要: Beyond Joint Demonstrations: Personalized Expert Guidance for Efficient Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08936v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 20:11:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 22:37:06.294273
• Title: Beyond Joint Demonstrations: Personalized Expert Guidance for Efficient Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 共同デモを超えて: 効果的なマルチエージェント強化学習のための個人化エキスパートガイダンス
• Authors: Peihong Yu, Manav Mishra, Alec Koppel, Carl Busart, Priya Narayan, Dinesh Manocha, Amrit Bedi, Pratap Tokekar,
• Abstract要約: 異種チーム内の各エージェントを個別にカスタマイズした、個人化された専門家によるデモンストレーションという新しい概念を導入する。 これらのデモンストレーションは、単独エージェントの行動と、各エージェントが協調的な要素を含まない個人的目標を達成する方法にのみ関係している。 本稿では、個人化された専門家によるデモンストレーションをガイダンスとして選択的に活用し、エージェントが協力することを学ぶためのアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.40927310957792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) algorithms face the challenge of efficient exploration due to the exponential increase in the size of the joint state-action space. While demonstration-guided learning has proven beneficial in single-agent settings, its direct applicability to MARL is hindered by the practical difficulty of obtaining joint expert demonstrations. In this work, we introduce a novel concept of personalized expert demonstrations, tailored for each individual agent or, more broadly, each individual type of agent within a heterogeneous team. These demonstrations solely pertain to single-agent behaviors and how each agent can achieve personal goals without encompassing any cooperative elements, thus naively imitating them will not achieve cooperation due to potential conflicts. To this end, we propose an approach that selectively utilizes personalized expert demonstrations as guidance and allows agents to learn to cooperate, namely personalized expert-guided MARL (PegMARL). This algorithm utilizes two discriminators: the first provides incentives based on the alignment of policy behavior with demonstrations, and the second regulates incentives based on whether the behavior leads to the desired objective. We evaluate PegMARL using personalized demonstrations in both discrete and continuous environments. The results demonstrate that PegMARL learns near-optimal policies even when provided with suboptimal demonstrations, and outperforms state-of-the-art MARL algorithms in solving coordinated tasks. We also showcase PegMARL's capability to leverage joint demonstrations in the StarCraft scenario and converge effectively even with demonstrations from non-co-trained policies.
• Abstract（参考訳）: MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)アルゴリズムは、共同状態空間のサイズが指数関数的に増加するため、効率的な探索の課題に直面している。 実演誘導学習はシングルエージェント環境では有益であることが証明されているが、MARLへの直接的な適用性は、共同専門家による実演を得ることの困難さによって妨げられている。 そこで本研究では,各エージェントを個別に,あるいはより広義に,異種チーム内の各エージェントを個別にカスタマイズした,個人化された専門家によるデモンストレーションという新しい概念を紹介した。 これらのデモンストレーションは、単独エージェントの行動と、各エージェントが協調的な要素を含まずに、どのように個人的目標を達成するかにのみ関係している。 そこで本研究では、個人化された専門家によるデモンストレーションをガイダンスとして選択的に活用し、エージェントが協力すること、すなわちパーソナライズされた専門家誘導型MARL(PegMARL)を学習できるようにするアプローチを提案する。 このアルゴリズムは2つの差別要因を利用する: 第一は、政策行動と実証との整合に基づくインセンティブを提供し、第二は、その行動が望ましい目的に導くかどうかに基づいてインセンティブを規制する。 個別環境と連続環境の両方においてパーソナライズされたデモを用いてPegMARLを評価した。 その結果,PegMARLは準最適でも準最適ポリシを学習し,コーディネートされたタスクの解法において最先端のMARLアルゴリズムより優れていることがわかった。 また、StarCraftシナリオにおける共同デモンストレーションを活用するPegMARLの機能を示し、非協調的なポリシーのデモでも効果的に収束する。

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