論文の概要: Putting Data at the Centre of Offline Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12001v1
• Date: Wed, 18 Sep 2024 14:13:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-19 17:24:06.802325
• Title: Putting Data at the Centre of Offline Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オフラインマルチエージェント強化学習センターにおけるデータ提供
• Authors: Claude Formanek, Louise Beyers, Callum Rhys Tilbury, Jonathan P. Shock, Arnu Pretorius,
• Abstract要約: オフラインマルチエージェント強化学習(英語: offline multi-agent reinforcement learning, MARL)は、静的データセットを用いてマルチエージェントシステムの最適制御ポリシーを見つける研究のエキサイティングな方向である。 この分野は定義上はデータ駆動型だが、これまでのところ、最先端の結果を達成するための努力は、データを無視してきた。 研究の大部分は、一貫した方法論を使わずに独自のデータセットを生成し、これらのデータセットの特徴に関するまばらな情報を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.623224034411137
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Offline multi-agent reinforcement learning (MARL) is an exciting direction of research that uses static datasets to find optimal control policies for multi-agent systems. Though the field is by definition data-driven, efforts have thus far neglected data in their drive to achieve state-of-the-art results. We first substantiate this claim by surveying the literature, showing how the majority of works generate their own datasets without consistent methodology and provide sparse information about the characteristics of these datasets. We then show why neglecting the nature of the data is problematic, through salient examples of how tightly algorithmic performance is coupled to the dataset used, necessitating a common foundation for experiments in the field. In response, we take a big step towards improving data usage and data awareness in offline MARL, with three key contributions: (1) a clear guideline for generating novel datasets; (2) a standardisation of over 80 existing datasets, hosted in a publicly available repository, using a consistent storage format and easy-to-use API; and (3) a suite of analysis tools that allow us to understand these datasets better, aiding further development.
• Abstract（参考訳）: オフラインマルチエージェント強化学習(英語版)(MARL)は、静的データセットを使用してマルチエージェントシステムの最適制御ポリシーを見つける研究のエキサイティングな方向である。 この分野は定義上はデータ駆動型だが、これまでのところ、最先端の結果を達成するための努力は、データを無視してきた。 この主張をまず文献を調査し、一貫した方法論を使わずにいかに多くの作品が独自のデータセットを生成するかを示し、これらのデータセットの特徴について疎密な情報を提供する。 次に、データの性質を無視することが問題となる理由を、アルゴリズム的なパフォーマンスが使われているデータセットとどのように密結合されているかという健全な例を通して示し、この分野における実験の共通基盤を必要としている。 1)新しいデータセットを生成するための明確なガイドライン、(2)公開リポジトリにホストされている80以上の既存のデータセットの標準化、3)一貫性のあるストレージフォーマットと使いやすいAPI、(3)これらのデータセットをよりよく理解し、さらなる開発を支援するための分析ツールのスイートである。

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