論文の概要: Mini Honor of Kings: A Lightweight Environment for Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03978v2
• Date: Sun, 16 Jun 2024 12:01:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 02:10:30.464304
• Title: Mini Honor of Kings: A Lightweight Environment for Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: ミニ・オナー・オブ・キングス:マルチエージェント強化学習のための軽量環境
• Authors: Lin Liu, Jian Zhao, Cheng Hu, Zhengtao Cao, Youpeng Zhao, Zhenbin Ye, Meng Meng, Wenjun Wang, Zhaofeng He, Houqiang Li, Xia Lin, Lanxiao Huang,
• Abstract要約: ゲームはマルチエージェント強化学習(MARL)の研究環境として広く利用されている 人気のモバイルゲーム「Honor of Kings」用の地図エディタを初めて公開し、軽量環境「Mini HoK」を設計する。 Mini HoKは非常に効率的で、実験をパーソナルPCやラップトップ上で行うことができるが、既存のMARLアルゴリズムには十分な課題がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.06486281116165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Games are widely used as research environments for multi-agent reinforcement learning (MARL), but they pose three significant challenges: limited customization, high computational demands, and oversimplification. To address these issues, we introduce the first publicly available map editor for the popular mobile game Honor of Kings and design a lightweight environment, Mini Honor of Kings (Mini HoK), for researchers to conduct experiments. Mini HoK is highly efficient, allowing experiments to be run on personal PCs or laptops while still presenting sufficient challenges for existing MARL algorithms. We have tested our environment on common MARL algorithms and demonstrated that these algorithms have yet to find optimal solutions within this environment. This facilitates the dissemination and advancement of MARL methods within the research community. Additionally, we hope that more researchers will leverage the Honor of Kings map editor to develop innovative and scientifically valuable new maps. Our code and user manual are available at: https://github.com/tencent-ailab/mini-hok.
• Abstract（参考訳）: ゲームはマルチエージェント強化学習(MARL)の研究環境として広く利用されているが、それらは3つの大きな課題である: 限定的なカスタマイズ、高い計算要求、過剰な単純化である。 これらの問題に対処するため、我々は人気のあるモバイルゲーム『Honor of Kings』の地図エディタを初めて公開し、研究者が実験を行うための軽量環境『Mini HoK』を設計した。 Mini HoKは非常に効率的で、実験をパーソナルPCやラップトップ上で行うことができるが、既存のMARLアルゴリズムには十分な課題がある。 我々は、一般的なMARLアルゴリズムで環境を検証し、これらのアルゴリズムがまだこの環境内で最適な解を見つけていないことを実証した。 これにより、研究コミュニティ内でのMARL手法の普及と普及が促進される。 さらに、より多くの研究者がHonor of Kingsマップエディタを利用して、革新的で科学的に価値のある新しい地図を開発することを期待しています。 私たちのコードとユーザマニュアルは、https://github.com/tencent-ailab/mini-hok.comで公開されています。

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