論文の概要: HyperMARL: Adaptive Hypernetworks for Multi-Agent RL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04233v2
• Date: Fri, 07 Feb 2025 11:46:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:54:04.620276
• Title: HyperMARL: Adaptive Hypernetworks for Multi-Agent RL
• Title（参考訳）: HyperMARL: マルチエージェントRLのための適応型ハイパーネット
• Authors: Kale-ab Abebe Tessera, Arrasy Rahman, Stefano V. Albrecht,
• Abstract要約: HyperMARLは、ハイパーネットワークを使用して学習目標を変更することなく、エージェント固有のパラメータを生成するパラメータ共有アプローチである。 完全に共有され、非パラメータ共有され、多様性を促進するベースラインと一貫して競合する。 これらの知見は,多種多様な環境におけるMARLの汎用的アプローチとしてハイパーネットワークを確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.00022425344723
• License:
• Abstract: Adaptability is critical in cooperative multi-agent reinforcement learning (MARL), where agents must learn specialised or homogeneous behaviours for diverse tasks. While parameter sharing methods are sample-efficient, they often encounter gradient interference among agents, limiting their behavioural diversity. Conversely, non-parameter sharing approaches enable specialisation, but are computationally demanding and sample-inefficient. To address these issues, we propose HyperMARL, a parameter sharing approach that uses hypernetworks to dynamically generate agent-specific actor and critic parameters, without altering the learning objective or requiring preset diversity levels. By decoupling observation- and agent-conditioned gradients, HyperMARL empirically reduces policy gradient variance and facilitates specialisation within FuPS, suggesting it can mitigate cross-agent interference. Across multiple MARL benchmarks involving up to twenty agents -- and requiring homogeneous, heterogeneous, or mixed behaviours -- HyperMARL consistently performs competitively with fully shared, non-parameter-sharing, and diversity-promoting baselines, all while preserving a behavioural diversity level comparable to non-parameter sharing. These findings establish hypernetworks as a versatile approach for MARL across diverse environments.
• Abstract（参考訳）: 適応性は協調型マルチエージェント強化学習(MARL)において重要である。 パラメータ共有方法はサンプリング効率が高いが、エージェント間の勾配干渉に遭遇し、振る舞いの多様性を制限する。 逆に、非パラメータ共有アプローチは特殊化を可能にするが、計算的に要求され、サンプル非効率である。 これらの課題に対処するために,ハイパーネットワークを用いたパラメータ共有手法であるHyperMARLを提案する。 観察とエージェント条件の勾配を分離することにより、HyperMARLは政策勾配の分散を実証的に低減し、FPS内での特殊化を促進する。 最大20のエージェントを含む複数のMARLベンチマーク -- および同種、異種、または混合な振る舞いを必要とする -- を通じて、HyperMARLは、完全に共有された、非パラメータ共有、および多様性を促進するベースラインと一貫して競合し、非パラメータ共有に匹敵する振る舞いの多様性レベルを保っている。 これらの知見は,多種多様な環境におけるMARLの汎用的アプローチとしてハイパーネットワークを確立した。

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