論文の概要: Decentralized Cooperation in Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning via Graph Neural Network-Based Intrinsic Motivation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06503v1
• Date: Mon, 12 Aug 2024 21:38:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 19:17:34.773875
• Title: Decentralized Cooperation in Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning via Graph Neural Network-Based Intrinsic Motivation
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークに基づく固有モチベーションによる不均一なマルチエージェント強化学習における分散協調
• Authors: Jahir Sadik Monon, Deeparghya Dutta Barua, Md. Mosaddek Khan,
• Abstract要約: MARL(Multi-agent Reinforcement Learning)は、シーケンシャルな意思決定と制御タスクの鍵となるフレームワークである。 これらのシステムを現実のシナリオに展開するには、分散トレーニング、多様なエージェントセット、そして頻繁な環境報酬信号から学ぶ必要がある。 我々は,新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく本質的なモチベーションを利用して,異種エージェントポリシーの学習を容易にするCoHetアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.179778723980276
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multi-agent Reinforcement Learning (MARL) is emerging as a key framework for various sequential decision-making and control tasks. Unlike their single-agent counterparts, multi-agent systems necessitate successful cooperation among the agents. The deployment of these systems in real-world scenarios often requires decentralized training, a diverse set of agents, and learning from infrequent environmental reward signals. These challenges become more pronounced under partial observability and the lack of prior knowledge about agent heterogeneity. While notable studies use intrinsic motivation (IM) to address reward sparsity or cooperation in decentralized settings, those dealing with heterogeneity typically assume centralized training, parameter sharing, and agent indexing. To overcome these limitations, we propose the CoHet algorithm, which utilizes a novel Graph Neural Network (GNN) based intrinsic motivation to facilitate the learning of heterogeneous agent policies in decentralized settings, under the challenges of partial observability and reward sparsity. Evaluation of CoHet in the Multi-agent Particle Environment (MPE) and Vectorized Multi-Agent Simulator (VMAS) benchmarks demonstrates superior performance compared to the state-of-the-art in a range of cooperative multi-agent scenarios. Our research is supplemented by an analysis of the impact of the agent dynamics model on the intrinsic motivation module, insights into the performance of different CoHet variants, and its robustness to an increasing number of heterogeneous agents.
• Abstract（参考訳）: MARL(Multi-agent Reinforcement Learning)は、様々な意思決定や制御タスクの鍵となるフレームワークである。 シングルエージェントとは異なり、マルチエージェントシステムはエージェント間の協力を成功させる必要がある。 これらのシステムを現実のシナリオに展開するには、分散トレーニング、多様なエージェントセット、そして頻繁な環境報酬信号から学ぶ必要がある。 これらの課題は、部分観測可能性やエージェントの不均一性に関する事前知識の欠如の下でより顕著になる。 特筆すべき研究は、報酬の空間性や分散された環境における協調に固有のモチベーション(IM)を用いるが、不均一性を扱う人は典型的には集中トレーニング、パラメータ共有、エージェントインデクシングを前提としている。 このような制約を克服するために,新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく本質的なモチベーションを利用したCoHetアルゴリズムを提案する。 マルチエージェント粒子環境(MPE)およびベクトル化マルチエージェントシミュレータ(VMAS)ベンチマークにおけるCoHetの評価は,協調型マルチエージェントシナリオにおける最先端技術と比較して,優れた性能を示す。 本研究は,エージェント・ダイナミクス・モデルが内在的モチベーション・モジュールに与える影響,異なるCoHet変異体の性能に関する知見,および多種多種多様なエージェントに対するロバスト性について分析した。

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