Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reinforcement Learning Discovers Efficient Decentralized Graph Path Search Strategies

論文の概要: Reinforcement Learning Discovers Efficient Decentralized Graph Path Search Strategies

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07932v1
Date: Thu, 12 Sep 2024 10:56:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-13 16:48:47.881458
Title: Reinforcement Learning Discovers Efficient Decentralized Graph Path Search Strategies
Title（参考訳）: 強化学習による分散グラフパス探索の効率化
Authors: Alexei Pisacane, Victor-Alexandru Darvariu, Mirco Musolesi,
Abstract要約: グラフパス探索は、強化学習で最近アプローチされた古典的なコンピュータサイエンス問題である。グラフパス探索のためのマルチエージェント手法を提案し, 相同性と構造的不均一性の両方をうまく活用する。この結果から,グラフナビゲーションのための意味のある埋め込みを報酬駆動学習を用いて構築できることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.77487125476894
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Graph path search is a classic computer science problem that has been recently approached with Reinforcement Learning (RL) due to its potential to outperform prior methods. Existing RL techniques typically assume a global view of the network, which is not suitable for large-scale, dynamic, and privacy-sensitive settings. An area of particular interest is search in social networks due to its numerous applications. Inspired by seminal work in experimental sociology, which showed that decentralized yet efficient search is possible in social networks, we frame the problem as a collaborative task between multiple agents equipped with a limited local view of the network. We propose a multi-agent approach for graph path search that successfully leverages both homophily and structural heterogeneity. Our experiments, carried out over synthetic and real-world social networks, demonstrate that our model significantly outperforms learned and heuristic baselines. Furthermore, our results show that meaningful embeddings for graph navigation can be constructed using reward-driven learning.
Abstract（参考訳）: グラフパス探索(Graph path search)は古典的な計算機科学問題であり、従来の手法より優れている可能性から、強化学習(Reinforcement Learning, RL)で最近アプローチされている。既存のRL技術では、大規模な、動的、プライバシに敏感な設定には適さない、ネットワークのグローバルなビューを前提としている。特に関心のある分野は、その多くの応用のためにソーシャルネットワークで検索することである。実験社会学におけるセミナルな研究から着想を得た結果,ソーシャルネットワーク上では分散的で効率的な探索が可能であることが示され,ネットワークの限定的なローカルビューを備えた複数のエージェント間の協調作業として,この問題が考察された。グラフパス探索のためのマルチエージェント手法を提案し, 相同性と構造的不均一性の両方をうまく活用する。我々の実験は, 実世界のソーシャルネットワーク上で実施され, 学習ベースラインとヒューリスティックベースラインを著しく上回る結果となった。さらに,グラフナビゲーションのための有意義な埋め込みを報酬駆動学習を用いて構築できることを示す。

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