Fugu-MT 論文翻訳(概要): Group-Aware Coordination Graph for Multi-Agent Reinforcement Learning

論文の概要: Group-Aware Coordination Graph for Multi-Agent Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10976v2
Date: Sat, 20 Apr 2024 05:04:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-23 12:48:38.815421
Title: Group-Aware Coordination Graph for Multi-Agent Reinforcement Learning
Title（参考訳）: マルチエージェント強化学習のためのグループ認識コーディネーショングラフ
Authors: Wei Duan, Jie Lu, Junyu Xuan,
Abstract要約: GACG(Group-Aware Coordination Graph)は、エージェントペア間の協調を現在の観測結果に基づいて捉えるように設計されている。 GACGは、意思決定中にエージェント間の情報交換のためのグラフ畳み込みにも使われる。本稿では,StarCraft IIマイクロマネジメントタスクによるGACGの性能評価を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.386588137176933
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) necessitates seamless collaboration among agents, often represented by an underlying relation graph. Existing methods for learning this graph primarily focus on agent-pair relations, neglecting higher-order relationships. While several approaches attempt to extend cooperation modelling to encompass behaviour similarities within groups, they commonly fall short in concurrently learning the latent graph, thereby constraining the information exchange among partially observed agents. To overcome these limitations, we present a novel approach to infer the Group-Aware Coordination Graph (GACG), which is designed to capture both the cooperation between agent pairs based on current observations and group-level dependencies from behaviour patterns observed across trajectories. This graph is further used in graph convolution for information exchange between agents during decision-making. To further ensure behavioural consistency among agents within the same group, we introduce a group distance loss, which promotes group cohesion and encourages specialization between groups. Our evaluations, conducted on StarCraft II micromanagement tasks, demonstrate GACG's superior performance. An ablation study further provides experimental evidence of the effectiveness of each component of our method.
Abstract（参考訳）: 協調的マルチエージェント強化学習(MARL)はエージェント間のシームレスな協調を必要とする。このグラフを学習する既存の方法は、主にエージェント対ペア関係に焦点をあて、高階関係を無視している。いくつかの手法は、グループ内の行動類似性を包含するように協調モデリングを拡張しようとするが、通常は潜伏グラフの同時学習において不足し、部分的に観察されたエージェント間の情報交換を制限している。これらの制約を克服するために,現在観測されている行動パターンからエージェントペア間の協調とグループレベルの依存性の両方を捉えるために,GACG(Group-Aware Coordination Graph)を推論する新しい手法を提案する。このグラフは、意思決定中にエージェント間の情報交換のためのグラフ畳み込みにさらに使用される。同一グループ内のエージェント間の行動整合性をさらに確保するため,グループ間の凝集を促進するグループ距離損失を導入し,グループ間の特殊化を促進する。本稿では,StarCraft IIマイクロマネジメントタスクによるGACGの性能評価を行った。アブレーション実験により, 本手法の各成分の有効性について実験的に検証した。

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