論文の概要: Active Legibility in Multiagent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20954v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 12:15:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:22:58.679112
• Title: Active Legibility in Multiagent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: マルチエージェント強化学習におけるアクティブレジリエビリティ
• Authors: Yanyu Liu, Yinghui Pan, Yifeng Zeng, Biyang Ma, Doshi Prashant,
• Abstract要約: 正当性指向のフレームワークは、エージェントが他人の振る舞いを最適化するのを助けるために、妥当なアクションを実行することを可能にする。 実験の結果、新しいフレームワークは、複数のマルチエージェント強化学習アルゴリズムと比較して、より効率的で、トレーニング時間が少ないことが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7828554251478734
• License:
• Abstract: A multiagent sequential decision problem has been seen in many critical applications including urban transportation, autonomous driving cars, military operations, etc. Its widely known solution, namely multiagent reinforcement learning, has evolved tremendously in recent years. Among them, the solution paradigm of modeling other agents attracts our interest, which is different from traditional value decomposition or communication mechanisms. It enables agents to understand and anticipate others' behaviors and facilitates their collaboration. Inspired by recent research on the legibility that allows agents to reveal their intentions through their behavior, we propose a multiagent active legibility framework to improve their performance. The legibility-oriented framework allows agents to conduct legible actions so as to help others optimise their behaviors. In addition, we design a series of problem domains that emulate a common scenario and best characterize the legibility in multiagent reinforcement learning. The experimental results demonstrate that the new framework is more efficient and costs less training time compared to several multiagent reinforcement learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: 都市交通、自律走行車、軍事運転など、多くの重要な応用において、マルチエージェントシーケンシャルな意思決定問題が指摘されている。 その広く知られているソリューション、すなわちマルチエージェント強化学習は、近年大きく進化している。 それらの中で、他のエージェントをモデル化するソリューションパラダイムは、従来の価値分解やコミュニケーションメカニズムとは異なる、私たちの関心を引き付けている。 エージェントは他人の行動を理解し、予測し、コラボレーションを促進することができる。 エージェントが行動を通じて意図を明らかにすることの可能なレジリエビリティに関する最近の研究に触発されて、我々はパフォーマンスを改善するためのマルチエージェントアクティブ・レジリエビリティー・フレームワークを提案する。 正当性指向のフレームワークは、エージェントが他人の振る舞いを最適化するのを助けるために、妥当なアクションを実行することを可能にする。 さらに、一般的なシナリオをエミュレートし、マルチエージェント強化学習におけるレジリエビリティを最適に特徴付ける一連の問題領域を設計する。 実験の結果、新しいフレームワークは、複数のマルチエージェント強化学習アルゴリズムと比較して、より効率的で、トレーニング時間が少ないことが示されている。

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