Fugu-MT 論文翻訳(概要): Prioritized League Reinforcement Learning for Large-Scale Heterogeneous Multiagent Systems

論文の概要: Prioritized League Reinforcement Learning for Large-Scale Heterogeneous Multiagent Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18057v1
Date: Tue, 26 Mar 2024 19:21:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-28 21:14:58.235130
Title: Prioritized League Reinforcement Learning for Large-Scale Heterogeneous Multiagent Systems
Title（参考訳）: 大規模不均一マルチエージェントシステムのための優先順位付きリーグ強化学習
Authors: Qingxu Fu, Zhiqiang Pu, Min Chen, Tenghai Qiu, Jianqiang Yi,
Abstract要約: 本稿では,大規模な異種協調問題に対処する優先的不均一リーグ強化学習(PHLRL)手法を提案する。 We use Unreal Engine to design a Large-scale Multiagent Operation (LSMO)。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.017749510087059
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large-scale heterogeneous multiagent systems feature various realistic factors in the real world, such as agents with diverse abilities and overall system cost. In comparison to homogeneous systems, heterogeneous systems offer significant practical advantages. Nonetheless, they also present challenges for multiagent reinforcement learning, including addressing the non-stationary problem and managing an imbalanced number of agents with different types. We propose a Prioritized Heterogeneous League Reinforcement Learning (PHLRL) method to address large-scale heterogeneous cooperation problems. PHLRL maintains a record of various policies that agents have explored during their training and establishes a heterogeneous league consisting of diverse policies to aid in future policy optimization. Furthermore, we design a prioritized policy gradient approach to compensate for the gap caused by differences in the number of different types of agents. Next, we use Unreal Engine to design a large-scale heterogeneous cooperation benchmark named Large-Scale Multiagent Operation (LSMO), which is a complex two-team competition scenario that requires collaboration from both ground and airborne agents. We use experiments to show that PHLRL outperforms state-of-the-art methods, including QTRAN and QPLEX in LSMO.
Abstract（参考訳）: 大規模な異種マルチエージェントシステムは、多様な能力を持つエージェントやシステム全体のコストなど、現実世界の様々な現実的な要因を特徴としている。均質系と比較して、異質系は重要な実用上の利点をもたらす。それにもかかわらず、彼らはまた、非定常問題に対処し、異なるタイプのエージェントの不均衡数を管理することを含む、マルチエージェント強化学習の課題も提示している。大規模不均一協調問題に対処する優先的不均一リーグ強化学習(PHLRL)法を提案する。 PHLRLは、エージェントが訓練中に調査した様々なポリシーの記録を維持し、将来の政策最適化を支援する様々なポリシーからなる異種リーグを確立する。さらに,異なる種類のエージェントの数の違いによって生じるギャップを補うために,優先順位付けされたポリシー勾配アプローチを設計する。次に,Unreal Engineを用いて,大規模マルチエージェント操作 (LSMO) と呼ばれる大規模な異種協調ベンチマークを設計する。実験により、PHLRLはLSMOのQTRANやQPLEXなど最先端の手法より優れていることを示す。

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