論文の概要: ROMA-iQSS: An Objective Alignment Approach via State-Based Value Learning and ROund-Robin Multi-Agent Scheduling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03984v1
• Date: Fri, 5 Apr 2024 09:39:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-05 18:14:01.194426
• Title: ROMA-iQSS: An Objective Alignment Approach via State-Based Value Learning and ROund-Robin Multi-Agent Scheduling
• Title（参考訳）: ROMA-iQSS: 状態ベース値学習とRound-Robin Multi-Agent Schedulingによるオブジェクト指向アライメントアプローチ
• Authors: Chi-Hui Lin, Joewie J. Koh, Alessandro Roncone, Lijun Chen,
• Abstract要約: 本稿では,エージェントが独立して最適な状態を発見できる分散状態ベース価値学習アルゴリズムを提案する。 我々の理論分析は、我々のアプローチが分散化されたエージェントを最適な集団政策へと導くことを示している。 さらに実験により,本手法が既存の分散状態ベースおよび行動ベース価値学習戦略より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.276285521929424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective multi-agent collaboration is imperative for solving complex, distributed problems. In this context, two key challenges must be addressed: first, autonomously identifying optimal objectives for collective outcomes; second, aligning these objectives among agents. Traditional frameworks, often reliant on centralized learning, struggle with scalability and efficiency in large multi-agent systems. To overcome these issues, we introduce a decentralized state-based value learning algorithm that enables agents to independently discover optimal states. Furthermore, we introduce a novel mechanism for multi-agent interaction, wherein less proficient agents follow and adopt policies from more experienced ones, thereby indirectly guiding their learning process. Our theoretical analysis shows that our approach leads decentralized agents to an optimal collective policy. Empirical experiments further demonstrate that our method outperforms existing decentralized state-based and action-based value learning strategies by effectively identifying and aligning optimal objectives.
• Abstract（参考訳）: 複雑な分散問題の解決には,効果的なマルチエージェントコラボレーションが不可欠だ。 この文脈では、2つの重要な課題に対処する必要がある: 第一に、集合的な成果のための最適な目標を自律的に特定すること;第二に、これらの目標をエージェント間で整列させること。 従来のフレームワークは、しばしば中央集権的な学習に依存し、大規模なマルチエージェントシステムにおいてスケーラビリティと効率性に苦しむ。 これらの問題を解決するために,エージェントが独立して最適な状態を発見できる分散状態ベース価値学習アルゴリズムを導入する。 さらに,多エージェントインタラクションのための新しいメカニズムを導入し,熟練度が低いエージェントがより経験豊富なエージェントのポリシーをフォローし,採用することで,学習プロセスを間接的に導く。 我々の理論分析は、我々のアプローチが分散化されたエージェントを最適な集団政策へと導くことを示している。 さらに実験により,本手法は,最適な目標を効果的に識別・調整することにより,既存の分散状態と行動に基づく価値学習戦略より優れていることを示す。

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