論文の概要: Reinforcing Competitive Multi-Agents for Playing 'So Long Sucker'

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11057v2
• Date: Tue, 14 Oct 2025 19:11:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 17:53:16.206974
• Title: Reinforcing Competitive Multi-Agents for Playing 'So Long Sucker'
• Title（参考訳）: ソロングサッカー」演奏のための競争力のあるマルチエージェントの強化
• Authors: Medant Sharan, Chandranath Adak,
• Abstract要約: 本稿では,マルチエージェント強化学習(MARL)の新たなベンチマークとして,戦略ゲームSo Long Sucker(SLS)について検討する。 グラフィカルなユーザインタフェースと強化学習アルゴリズムのベンチマークサポートを備えた,SLS用の初の公開計算フレームワークを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12234742322758417
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper investigates the strategy game So Long Sucker (SLS) as a novel benchmark for multi-agent reinforcement learning (MARL). Unlike traditional board or video game testbeds, SLS is distinguished by its coalition formation, strategic deception, and dynamic elimination rules, making it a uniquely challenging environment for autonomous agents. We introduce the first publicly available computational framework for SLS, complete with a graphical user interface and benchmarking support for reinforcement learning algorithms. Using classical deep reinforcement learning methods (e.g., DQN, DDQN, and Dueling DQN), we train self-playing agents to learn the rules and basic strategies of SLS. Experimental results demonstrate that, although these agents achieve roughly half of the maximum attainable reward and consistently outperform random baselines, they require long training horizons (~2000 games) and still commit occasional illegal moves, highlighting both the promise and limitations of classical reinforcement learning. Our findings establish SLS as a negotiation-aware benchmark for MARL, opening avenues for future research that integrates game-theoretic reasoning, coalition-aware strategies, and advanced reinforcement learning architectures to better capture the social and adversarial dynamics of complex multi-agent games.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチエージェント強化学習(MARL)の新たなベンチマークとして,戦略ゲームSo Long Sucker(SLS)について検討する。 従来のボードやビデオゲームのテストベッドとは異なり、SLSは連帯の形成、戦略上の騙し、ダイナミックな排除ルールによって区別されており、自律エージェントにとってユニークな環境となっている。 グラフィカルなユーザインタフェースと強化学習アルゴリズムのベンチマークサポートを備えた,SLS用の初の公開計算フレームワークを紹介した。 従来の強化学習手法(例えば、DQN、DDQN、Dueling DQN)を用いて、SLSのルールと基本戦略を学ぶためのセルフプレイングエージェントを訓練する。 実験の結果、これらのエージェントは達成可能な最大報酬のおよそ半分を達成し、無作為なベースラインを一貫して上回りながら、長い訓練地平線(2000ゲーム)を必要とし、時折違法な動きをし、古典的な強化学習の約束と限界の両方を強調していることがわかった。 本研究は,ゲーム理論的推論,連立学習戦略,高度な強化学習アーキテクチャを統合し,複雑なマルチエージェントゲームの社会的・敵対的ダイナミクスをよりよく捉えるための今後の研究への道を開くための,MARLの交渉対応ベンチマークとしてSLSを確立した。

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