論文の概要: Contextual Knowledge Sharing in Multi-Agent Reinforcement Learning with Decentralized Communication and Coordination
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15695v1
- Date: Sun, 26 Jan 2025 22:49:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-28 13:55:08.047956
- Title: Contextual Knowledge Sharing in Multi-Agent Reinforcement Learning with Decentralized Communication and Coordination
- Title（参考訳）: 分散コミュニケーション・コーディネーションを用いた多エージェント強化学習における文脈的知識共有
- Authors: Hung Du, Srikanth Thudumu, Hy Nguyen, Rajesh Vasa, Kon Mouzakis,
- Abstract要約: マルチエージェント強化学習(Dec-MARL)は、動的環境における複雑なタスクに対処するための重要なアプローチとして登場した。
本稿では,エージェントの知識共有プロセスに目標認識とタイムアウェアネスを取り入れ,ピアツーピアコミュニケーションとコーディネーションを統合した新しいDec-MARLフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9776703963093367
- License:
- Abstract: Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning (Dec-MARL) has emerged as a pivotal approach for addressing complex tasks in dynamic environments. Existing Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) methodologies typically assume a shared objective among agents and rely on centralized control. However, many real-world scenarios feature agents with individual goals and limited observability of other agents, complicating coordination and hindering adaptability. Existing Dec-MARL strategies prioritize either communication or coordination, lacking an integrated approach that leverages both. This paper presents a novel Dec-MARL framework that integrates peer-to-peer communication and coordination, incorporating goal-awareness and time-awareness into the agents' knowledge-sharing processes. Our framework equips agents with the ability to (i) share contextually relevant knowledge to assist other agents, and (ii) reason based on information acquired from multiple agents, while considering their own goals and the temporal context of prior knowledge. We evaluate our approach through several complex multi-agent tasks in environments with dynamically appearing obstacles. Our work demonstrates that incorporating goal-aware and time-aware knowledge sharing significantly enhances overall performance.
- Abstract（参考訳）: Dec-MARL(Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning)は、動的環境における複雑なタスクに対処するための重要なアプローチとして登場した。
既存のMARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)方法論は、エージェント間で共通の目的を想定し、集中管理に依存している。
しかし、現実のシナリオの多くは、個々の目標を持つエージェントと、他のエージェントの観測可能性に制限があり、調整を複雑にし、適応性を妨げている。
既存のDec-MARL戦略は、コミュニケーションまたは調整を優先し、両方を活用する統合的なアプローチを欠いている。
本稿では,エージェントの知識共有プロセスに目標認識とタイムアウェアネスを取り入れ,ピアツーピアコミュニケーションとコーディネーションを統合した新しいDec-MARLフレームワークを提案する。
我々のフレームワークはエージェントに能力を与える
i)他のエージェントを支援するために文脈的に関連した知識を共有し、
二 複数のエージェントから取得した情報に基づいて、自己の目的と事前知識の時間的文脈を考察する。
我々は,動的に出現する障害のある環境において,複数の複雑なマルチエージェントタスクを通じてアプローチを評価する。
私たちの研究は、ゴール・アウェアとタイム・アウェアの知識共有を取り入れることで、全体的なパフォーマンスが大幅に向上することを示した。
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