論文の概要: Learning to Coordinate without Communication under Incomplete Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12397v3
• Date: Sun, 31 Aug 2025 18:11:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-03 14:24:51.991933
• Title: Learning to Coordinate without Communication under Incomplete Information
• Title（参考訳）: 不完全情報に基づくコミュニケーションのない協調学習
• Authors: Shenghui Chen, Shufang Zhu, Giuseppe De Giacomo, Ufuk Topcu,
• Abstract要約: 本稿では,お互いの行動を観察することのみに頼って,言語コミュニケーションを使わずに効果的なコーディネーションを実現する方法について検討する。 本手法では, エージェントの動作シーケンスを目的信号として解釈し, 決定論的有限オートマトンから構築した有限状態トランスデューサを, エージェントが実行可能なアクション毎に構築することにより, エージェントの戦略開発を可能にする。 実験の結果,これらの戦略は非協調的手法よりも有意に優れており,直接通信による協調処理の性能と密に一致していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.91176272524196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Achieving seamless coordination in cooperative games is a crucial challenge in artificial intelligence, particularly when players operate under incomplete information. While communication helps, it is not always feasible. In this paper, we explore how effective coordination can be achieved without verbal communication, relying solely on observing each other's actions. Our method enables an agent to develop a strategy by interpreting its partner's action sequences as intent signals, constructing a finite-state transducer built from deterministic finite automata, one for each possible action the agent can take. Experiments show that these strategies significantly outperform uncoordinated ones and closely match the performance of coordinating via direct communication.
• Abstract（参考訳）: 協調ゲームにおけるシームレスなコーディネーションを達成することは、特に不完全な情報の下でプレイヤーが操作する場合、人工知能において重要な課題である。 コミュニケーションは役に立つが、必ずしも実現可能とは限らない。 本稿では,お互いの行動を観察することのみに頼って,言語コミュニケーションを使わずに効果的なコーディネーションを実現する方法について検討する。 本手法では, エージェントの動作シーケンスを目的信号として解釈し, 決定論的有限オートマトンから構築した有限状態トランスデューサを, エージェントが実行可能なアクション毎に構築することにより, エージェントの戦略開発を可能にする。 実験の結果,これらの戦略は非協調的手法よりも有意に優れており,直接通信による協調処理の性能と密に一致していることがわかった。

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