論文の概要: Efficient Learning in Chinese Checkers: Comparing Parameter Sharing in Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18733v1
• Date: Wed, 29 May 2024 03:27:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 18:58:09.534455
• Title: Efficient Learning in Chinese Checkers: Comparing Parameter Sharing in Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 中国のチェッカーにおける効率的な学習--マルチエージェント強化学習におけるパラメータ共有の比較
• Authors: Noah Adhikari, Allen Gu,
• Abstract要約: マルチエージェント強化学習は,中国チェッカーの競争ゲームにおいて,独立した部分的共有アーキテクチャよりも優れていることを示す。 実験を行うため、可変サイズ6プレーヤチャイナチェッカーという新しいMARL環境を開発した。 これは私たちの知る限りでは、真のゲームに忠実な中国のチェッカーの最初の実装です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We show that multi-agent reinforcement learning (MARL) with full parameter sharing outperforms independent and partially shared architectures in the competitive perfect-information homogenous game of Chinese Checkers. To run our experiments, we develop a new MARL environment: variable-size, six-player Chinese Checkers. This custom environment was developed in PettingZoo and supports all traditional rules of the game including chaining jumps. This is, to the best of our knowledge, the first implementation of Chinese Checkers that remains faithful to the true game. Chinese Checkers is difficult to learn due to its large branching factor and potentially infinite horizons. We borrow the concept of branching actions (submoves) from complex action spaces in other RL domains, where a submove may not end a player's turn immediately. This drastically reduces the dimensionality of the action space. Our observation space is inspired by AlphaGo with many binary game boards stacked in a 3D array to encode information. The PettingZoo environment, training and evaluation logic, and analysis scripts can be found on \href{https://github.com/noahadhikari/pettingzoo-chinese-checkers}{Github}.
• Abstract（参考訳）: 完全パラメータ共有型マルチエージェント強化学習(MARL)は,中国チェッカーの完全情報同種競争において,独立した部分共有アーキテクチャよりも優れることを示す。 実験を行うため、可変サイズ6プレーヤチャイナチェッカーという新しいMARL環境を開発した。 このカスタム環境はPettingZooで開発され、チェリングジャンプを含むゲームの伝統的なルールをすべてサポートしている。 これは私たちの知る限りでは、真のゲームに忠実な中国のチェッカーの最初の実装です。 中国のチェッカーは、その大きな分岐係数と潜在的に無限の地平線のために学ぶのが難しい。 我々は、他のRLドメインの複雑なアクション空間から分岐アクション(サブムーブ)の概念を借用する。 これにより、作用空間の次元が大幅に減少する。 我々の観測空間はAlphaGoにインスパイアされ、情報を符号化するために多くのバイナリゲームボードを3Dアレーに積み重ねている。 PettingZoo環境、トレーニングおよび評価ロジック、分析スクリプトは、 \href{https://github.com/noahadhikari/pettingzoo-chinese-checkers}{Github}で見ることができる。

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