論文の概要: Attention-Driven Multi-Agent Reinforcement Learning: Enhancing Decisions with Expertise-Informed Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05840v2
- Date: Thu, 2 May 2024 19:04:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-06 17:18:04.059272
- Title: Attention-Driven Multi-Agent Reinforcement Learning: Enhancing Decisions with Expertise-Informed Tasks
- Title（参考訳）: 注意駆動型マルチエージェント強化学習:エキスパートインフォームドタスクによる意思決定の強化
- Authors: Andre R Kuroswiski, Annie S Wu, Angelo Passaro,
- Abstract要約: 我々は,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)の強化のための代替手法を提案する。
本手法は,ドメイン固有の専門知識を学習プロセスに組み込むことに重点を置いている。
注意に基づくアプローチが,MARLトレーニングプロセスの効率化に有効であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7689232761699216
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this paper, we introduce an alternative approach to enhancing Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) through the integration of domain knowledge and attention-based policy mechanisms. Our methodology focuses on the incorporation of domain-specific expertise into the learning process, which simplifies the development of collaborative behaviors. This approach aims to reduce the complexity and learning overhead typically associated with MARL by enabling agents to concentrate on essential aspects of complex tasks, thus optimizing the learning curve. The utilization of attention mechanisms plays a key role in our model. It allows for the effective processing of dynamic context data and nuanced agent interactions, leading to more refined decision-making. Applied in standard MARL scenarios, such as the Stanford Intelligent Systems Laboratory (SISL) Pursuit and Multi-Particle Environments (MPE) Simple Spread, our method has been shown to improve both learning efficiency and the effectiveness of collaborative behaviors. The results indicate that our attention-based approach can be a viable approach for improving the efficiency of MARL training process, integrating domain-specific knowledge at the action level.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ドメイン知識とアテンションに基づく政策機構を統合することで,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)を強化するための代替手法を提案する。
本手法は,協調行動の開発を簡略化する学習プロセスにドメイン特化専門知識を取り入れることに重点を置いている。
このアプローチは、エージェントが複雑なタスクの本質的な側面に集中できるようにし、学習曲線を最適化することにより、MARLに典型的な複雑性と学習オーバーヘッドを減らすことを目的としている。
注意機構の利用は,我々のモデルにおいて重要な役割を担っている。
動的コンテキストデータの効率的な処理とニュアンスされたエージェントインタラクションを可能にし、より洗練された意思決定につながる。
本手法は,Stanford Intelligent Systems Laboratory (SISL) Pursuit and Multi-Particle Environments (MPE) Simple Spreadなどの標準的なMARLシナリオに適用し,学習効率と協調行動の有効性を両立させる。
その結果、我々の注意に基づくアプローチは、MARLトレーニングプロセスの効率を向上し、ドメイン固有の知識をアクションレベルで統合するための有効なアプローチである可能性が示唆された。
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