論文の概要: Game Theory and Multi-Agent Reinforcement Learning : From Nash Equilibria to Evolutionary Dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20523v1
- Date: Sun, 29 Dec 2024 17:15:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-31 22:07:02.644813
- Title: Game Theory and Multi-Agent Reinforcement Learning : From Nash Equilibria to Evolutionary Dynamics
- Title(参考訳): ゲーム理論とマルチエージェント強化学習 : ナッシュ平衡から進化力学へ
- Authors: Neil De La Fuente, Miquel Noguer i Alonso, Guim Casadellà,
- Abstract要約: 本稿では,本研究を基礎とした複雑なマルチエージェントシステムにおける先進的なトピックについて考察する。
マルチエージェント強化学習(MARL: Multi-Agent Reinforcement Learning)における4つの基本的な課題について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper explores advanced topics in complex multi-agent systems building upon our previous work. We examine four fundamental challenges in Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL): non-stationarity, partial observability, scalability with large agent populations, and decentralized learning. The paper provides mathematical formulations and analysis of recent algorithmic advancements designed to address these challenges, with a particular focus on their integration with game-theoretic concepts. We investigate how Nash equilibria, evolutionary game theory, correlated equilibrium, and adversarial dynamics can be effectively incorporated into MARL algorithms to improve learning outcomes. Through this comprehensive analysis, we demonstrate how the synthesis of game theory and MARL can enhance the robustness and effectiveness of multi-agent systems in complex, dynamic environments.
- Abstract(参考訳): 本稿では,本研究を基礎とした複雑なマルチエージェントシステムにおける先進的なトピックについて考察する。
マルチエージェント強化学習(MARL: Multi-Agent Reinforcement Learning)における4つの基本的な課題について検討する。
本論文はこれらの課題に対処するために設計された最近のアルゴリズムの進歩を数学的に定式化および解析し、ゲーム理論の概念との統合に特に焦点をあてる。
本研究では, ナッシュ均衡, 進化ゲーム理論, 相関平衡, 対向力学をMARLアルゴリズムに効果的に組み込んで学習結果を改善する方法について検討する。
この包括的分析により,ゲーム理論とMARLの合成により,複雑な動的環境下でのマルチエージェントシステムの堅牢性と有効性が向上することを示す。
関連論文リスト
- Advances and Challenges in Foundation Agents: From Brain-Inspired Intelligence to Evolutionary, Collaborative, and Safe Systems [133.45145180645537]
大規模言語モデル(LLM)の出現は、人工知能の変革的シフトを触媒している。
これらのエージェントがAI研究と実践的応用をますます推進するにつれて、その設計、評価、継続的な改善は複雑で多面的な課題を呈している。
この調査は、モジュール化された脳にインスパイアされたアーキテクチャ内でインテリジェントエージェントをフレーミングする、包括的な概要を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-31T18:00:29Z) - ReMA: Learning to Meta-think for LLMs with Multi-Agent Reinforcement Learning [54.787341008881036]
Reinforced Meta-thinking Agents(ReMA)は,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)を利用したメタ思考行動の抽出手法である。
ReMAは、推論プロセスを2つの階層的なエージェントに分解する。戦略上の監視と計画を生成するハイレベルなメタ思考エージェントと、詳細な実行のための低レベルな推論エージェントである。
実験の結果、ReMAは複雑な推論タスクにおいて単一エージェントRLベースラインよりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-12T16:05:31Z) - Progressive Multimodal Reasoning via Active Retrieval [64.74746997923967]
多段階多モーダル推論タスクは、大規模言語モデル(MLLM)に重大な課題をもたらす
本稿では,MLLMの推論能力の向上を目的とした汎用フレームワークAR-MCTSを提案する。
我々は,AR-MCTSがサンプリングの多様性と精度を最適化し,信頼性の高いマルチモーダル推論を実現することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-19T13:25:39Z) - Mathematics of multi-agent learning systems at the interface of game
theory and artificial intelligence [0.8049333067399385]
進化ゲーム理論と人工知能は、一見すると異なるように見える2つの分野であるが、それらは顕著なつながりと交差を持っている。
前者は集団における行動(または戦略)の進化に焦点を当て、個人が他人と対話し、模倣(または社会学習)に基づいて戦略を更新する。
一方後者は、機械学習アルゴリズムと(ディープ)ニューラルネットワークに重点を置いている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-09T17:36:54Z) - When large language models meet evolutionary algorithms [48.213640761641926]
事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、創造的な自然言語を生成する強力な能力を持つ。
進化的アルゴリズム(EA)は、複雑な現実世界の問題に対する多様な解決策を発見できる。
テキスト生成と進化の共通する集合性と方向性に動機づけられた本論文では,LLMとEAの並列性について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T05:58:30Z) - Balancing Autonomy and Alignment: A Multi-Dimensional Taxonomy for
Autonomous LLM-powered Multi-Agent Architectures [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、洗練された言語理解と生成能力を備えた人工知能の分野に革命をもたらした。
本稿では,LLMを用いた自律型マルチエージェントシステムが自律性とアライメントの動的相互作用をどのようにバランスさせるかを分析するために,総合的な多次元分類法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-05T16:37:29Z) - Machine Psychology [54.287802134327485]
我々は、心理学にインスパイアされた行動実験において、研究のための実りある方向が、大きな言語モデルに係わっていると論じる。
本稿では,本手法が表に示す理論的視点,実験パラダイム,計算解析技術について述べる。
これは、パフォーマンスベンチマークを超えた、生成人工知能(AI)のための「機械心理学」の道を開くものだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-24T13:24:41Z) - Developing, Evaluating and Scaling Learning Agents in Multi-Agent
Environments [38.16072318606355]
DeepMindのGame Theory & Multi-Agentチームは、マルチエージェント学習のいくつかの側面を研究している。
私たちのグループの重要な目的は、DeepMindのリソースと専門知識を深層強化学習に活用することにあります。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-22T12:28:29Z) - Understanding Emergent Behaviours in Multi-Agent Systems with
Evolutionary Game Theory [1.0279748604797907]
本稿では,EGT と ABM の手法を用いて,本グループにおける主な研究方針と課題について要約する。
このブリーフィングは、読者をEGTに基づく問題、結果、展望に敏感にすることを目的としており、機械による心のモデリングにおいて重要である。
いずれの場合も,MAS研究において,グループによって優先される,あるいは優先される重要なオープンな問題について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-15T20:01:48Z) - Efficient Model-based Multi-agent Reinforcement Learning via Optimistic
Equilibrium Computation [93.52573037053449]
H-MARL (Hallucinated Multi-Agent Reinforcement Learning) は,環境と数回交流した後の平衡政策を学習する。
自律運転シミュレーションベンチマークにおいて,本手法を実験的に実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-14T17:24:03Z) - Efficient Model-Based Multi-Agent Mean-Field Reinforcement Learning [89.31889875864599]
マルチエージェントシステムにおける学習に有効なモデルベース強化学習アルゴリズムを提案する。
我々の理論的な貢献は、MFCのモデルベース強化学習における最初の一般的な後悔の限界である。
コア最適化問題の実用的なパラメトリゼーションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-08T18:01:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。