論文の概要: Breaking the mold: The challenge of large scale MARL specialization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02128v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 01:16:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 08:35:44.743212
• Title: Breaking the mold: The challenge of large scale MARL specialization
• Title（参考訳）: 金型を破る:大規模MARL専門化の課題
• Authors: Stefan Juang, Hugh Cao, Arielle Zhou, Ruochen Liu, Nevin L. Zhang, Elvis Liu,
• Abstract要約: 本稿では,マルチエージェントシステムにおけるエージェントの個別化を促進する手法として,比較アドバンテージ最大化(CAM)を提案する。 CAMは、個々のエージェントのパフォーマンスが13.2%向上し、最先端システムに比べて14.9%の振る舞いの多様性が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.524047066801113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In multi-agent learning, the predominant approach focuses on generalization, often neglecting the optimization of individual agents. This emphasis on generalization limits the ability of agents to utilize their unique strengths, resulting in inefficiencies. This paper introduces Comparative Advantage Maximization (CAM), a method designed to enhance individual agent specialization in multiagent systems. CAM employs a two-phase process, combining centralized population training with individual specialization through comparative advantage maximization. CAM achieved a 13.2% improvement in individual agent performance and a 14.9% increase in behavioral diversity compared to state-of-the-art systems. The success of CAM highlights the importance of individual agent specialization, suggesting new directions for multi-agent system development.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント学習において、主なアプローチは一般化に焦点をあて、個々のエージェントの最適化を無視することが多い。 この一般化に重点を置いていると、エージェントが独自の強みを利用する能力が制限され、非効率になる。 本稿では,マルチエージェントシステムにおけるエージェントの個別化を促進する手法として,比較アドバンテージ最大化(CAM)を提案する。 CAMは2段階のプロセスを採用し、集中型集団訓練と、比較優位の最大化による個別の専門化を組み合わせている。 CAMは、個々のエージェントのパフォーマンスが13.2%向上し、最先端システムに比べて14.9%の振る舞いの多様性が向上した。 CAMの成功は、個別のエージェント専門化の重要性を強調し、マルチエージェントシステム開発の新たな方向性を示唆している。

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