論文の概要: Bridging Swarm Intelligence and Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17517v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 02:49:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:54:46.315889
• Title: Bridging Swarm Intelligence and Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: ブリジング・スワムインテリジェンスと強化学習
• Authors: Karthik Soma, Yann Bouteiller, Heiko Hamann, Giovanni Beltrame,
• Abstract要約: スワーミング(SI)は、単純な個人の大きなグループがどのようにして複雑な行動を生み出すかを探求する。 我々は,多武装バンディット問題におけるCDMと単エージェント強化学習(RL)の理論的,経験的等価性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.347362865770279
• License:
• Abstract: Swarm intelligence (SI) explores how large groups of simple individuals (e.g., insects, fish, birds) collaborate to produce complex behaviors, exemplifying that the whole is greater than the sum of its parts. A fundamental task in SI is Collective Decision-Making (CDM), where a group selects the best option among several alternatives, such as choosing an optimal foraging site. In this work, we demonstrate a theoretical and empirical equivalence between CDM and single-agent reinforcement learning (RL) in multi-armed bandit problems, utilizing concepts from opinion dynamics, evolutionary game theory, and RL. This equivalence bridges the gap between SI and RL and leads us to introduce a novel abstract RL update rule called Maynard-Cross Learning. Additionally, it provides a new population-based perspective on common RL practices like learning rate adjustment and batching. Our findings enable cross-disciplinary fertilization between RL and SI, allowing techniques from one field to enhance the understanding and methodologies of the other.
• Abstract（参考訳）: スワーム・インテリジェンス(SI)は、単純な個人(昆虫、魚、鳥など)の大規模な集団が、複雑な行動を生み出すためにどのように協力するかを探求し、全体はその部分の合計よりも大きいことを実証している。 SI の基本課題は Collective Decision-Making (CDM) である。 本研究では,多武装バンディット問題におけるCDMと単エージェント強化学習(RL)の理論的,経験的等価性を実証し,意見力学,進化ゲーム理論,RLの概念を応用した。 この等価性は、SIとRLのギャップを埋め、Maynard-Cross Learningと呼ばれる新しい抽象的なRL更新ルールを導入する。 さらに、学習率調整やバッチ処理といった一般的なRLプラクティスに関する、新たな人口ベースの視点も提供する。 以上の結果から,RLとSIの交叉分枝受精が可能となり,一方の分野からのテクニックが他方の理解と方法論を強化することができた。

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