論文の概要: Hokoff: Real Game Dataset from Honor of Kings and its Offline Reinforcement Learning Benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10556v1
• Date: Tue, 20 Aug 2024 05:38:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-21 15:03:52.600460
• Title: Hokoff: Real Game Dataset from Honor of Kings and its Offline Reinforcement Learning Benchmarks
• Title（参考訳）: Hokoff: キングスの名誉とオフライン強化学習ベンチマークによるリアルゲームデータセット
• Abstract要約: 我々は、オフラインのRLとオフラインのMARLをカバーする、事前コンパイルされたデータセットの包括的なセットであるHokoffを提案する。 このデータは、Multiplayer Online Battle Arena(MOBA)ゲームとして認知されているHonor of Kingsに由来する。 また,ゲーム固有の階層的アクション空間に適した,新しいベースラインアルゴリズムを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.50879251101105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advancement of Offline Reinforcement Learning (RL) and Offline Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) critically depends on the availability of high-quality, pre-collected offline datasets that represent real-world complexities and practical applications. However, existing datasets often fall short in their simplicity and lack of realism. To address this gap, we propose Hokoff, a comprehensive set of pre-collected datasets that covers both offline RL and offline MARL, accompanied by a robust framework, to facilitate further research. This data is derived from Honor of Kings, a recognized Multiplayer Online Battle Arena (MOBA) game known for its intricate nature, closely resembling real-life situations. Utilizing this framework, we benchmark a variety of offline RL and offline MARL algorithms. We also introduce a novel baseline algorithm tailored for the inherent hierarchical action space of the game. We reveal the incompetency of current offline RL approaches in handling task complexity, generalization and multi-task learning.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(RL)とオフラインマルチエージェント強化学習(MARL)の進歩は、現実世界の複雑さと実践的な応用を表す高品質で事前コンパイルされたオフラインデータセットの可用性に依存している。 しかし、既存のデータセットは、単純さとリアリズムの欠如に欠けることが多い。 このギャップに対処するため、我々は、オフラインのRLとオフラインのMARLの両方をカバーする、事前コンパイルされたデータセットの包括的なセットであるHokoffを提案する。 このデータは、Multiplayer Online Battle Arena(MOBA)ゲームで、その複雑な性質で知られており、現実の状況によく似ている。 このフレームワークを利用することで、さまざまなオフラインRLおよびオフラインMARLアルゴリズムをベンチマークする。 また,ゲーム固有の階層的アクション空間に適した,新しいベースラインアルゴリズムを導入する。 タスク複雑性,一般化,マルチタスク学習における現在のオフラインRLアプローチの非効率性を明らかにする。

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