論文の概要: N-Agent Ad Hoc Teamwork

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10740v1
• Date: Tue, 16 Apr 2024 17:13:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 15:55:23.545405
• Title: N-Agent Ad Hoc Teamwork
• Title（参考訳）: N-Agent Ad Hocチームワーク
• Authors: Caroline Wang, Arrasy Rahman, Ishan Durugkar, Elad Liebman, Peter Stone,
• Abstract要約: マルチエージェント設定における協調行動の学習への現在のアプローチは、比較的限定的な設定を前提としている。 本稿では,この問題を形式化し,エージェントモデリングによる$textitPolicy Optimization(POAM)アルゴリズムを提案する。 POAMは、NAHT問題に対するポリシーグラデーションであり、マルチエージェント強化学習アプローチであり、チームメイト行動の表現を学習することで、多様なチームメイト行動への適応を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.10108537776956
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current approaches to learning cooperative behaviors in multi-agent settings assume relatively restrictive settings. In standard fully cooperative multi-agent reinforcement learning, the learning algorithm controls \textit{all} agents in the scenario, while in ad hoc teamwork, the learning algorithm usually assumes control over only a $\textit{single}$ agent in the scenario. However, many cooperative settings in the real world are much less restrictive. For example, in an autonomous driving scenario, a company might train its cars with the same learning algorithm, yet once on the road, these cars must cooperate with cars from another company. Towards generalizing the class of scenarios that cooperative learning methods can address, we introduce $N$-agent ad hoc teamwork, in which a set of autonomous agents must interact and cooperate with dynamically varying numbers and types of teammates at evaluation time. This paper formalizes the problem, and proposes the $\textit{Policy Optimization with Agent Modelling}$ (POAM) algorithm. POAM is a policy gradient, multi-agent reinforcement learning approach to the NAHT problem, that enables adaptation to diverse teammate behaviors by learning representations of teammate behaviors. Empirical evaluation on StarCraft II tasks shows that POAM improves cooperative task returns compared to baseline approaches, and enables out-of-distribution generalization to unseen teammates.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント設定における協調行動の学習への現在のアプローチは、比較的限定的な設定を前提としている。 標準的な完全協調型マルチエージェント強化学習では、学習アルゴリズムはシナリオ内の \textit{all} エージェントを制御し、アドホックなチームワークでは、学習アルゴリズムはシナリオ内の $\textit{single}$ エージェントのみを制御する。 しかし、現実の世界における多くの協調的な設定は、はるかに制限的ではない。 例えば、自動運転車のシナリオでは、企業は同じ学習アルゴリズムで車を訓練するかもしれません。 協調学習手法が対処できるシナリオのクラスを一般化するために、我々は、自律的なエージェントの集合が、評価時に動的に変化する数とタイプのチームメイトと対話し協力しなければならない、$N$-agentのアドホックチームワークを導入する。 本稿では,この問題を形式化し,エージェントモデルを用いた$\textit{Policy Optimization with Agent Modelling}$ (POAM)アルゴリズムを提案する。 POAMは、NAHT問題に対するポリシーグラデーションであり、マルチエージェント強化学習アプローチであり、チームメイト行動の表現を学習することで、多様なチームメイト行動への適応を可能にする。 StarCraft IIタスクの実証評価では、POAMはベースラインアプローチよりも協調的なタスクリターンを改善し、見当たらないチームメイトへのアウト・オブ・ディストリビューションの一般化を可能にしている。

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