論文の概要: Learning Mean Field Control on Sparse Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17079v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 17:03:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:42:00.646548
• Title: Learning Mean Field Control on Sparse Graphs
• Title（参考訳）: スパースグラフを用いた平均場制御の学習
• Authors: Christian Fabian, Kai Cui, Heinz Koeppl,
• Abstract要約: 局所弱収束にインスパイアされた新しい平均場制御モデルを提案する。 理論的解析の他に、有限の第一モーメントを持つグラフ列の挑戦的なクラスに適用可能なスケーラブルな学習アルゴリズムを設計する。 その結果,本手法は,MARLの課題の解決が困難であるにもかかわらず,重要な設計上,多くの事例や様々なネットワークにおいて,既存の手法よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.313779052437134
• License:
• Abstract: Large agent networks are abundant in applications and nature and pose difficult challenges in the field of multi-agent reinforcement learning (MARL) due to their computational and theoretical complexity. While graphon mean field games and their extensions provide efficient learning algorithms for dense and moderately sparse agent networks, the case of realistic sparser graphs remains largely unsolved. Thus, we propose a novel mean field control model inspired by local weak convergence to include sparse graphs such as power law networks with coefficients above two. Besides a theoretical analysis, we design scalable learning algorithms which apply to the challenging class of graph sequences with finite first moment. We compare our model and algorithms for various examples on synthetic and real world networks with mean field algorithms based on Lp graphons and graphexes. As it turns out, our approach outperforms existing methods in many examples and on various networks due to the special design aiming at an important, but so far hard to solve class of MARL problems.
• Abstract（参考訳）: 大規模エージェントネットワークは応用と性質に富み、計算と理論の複雑さのためにマルチエージェント強化学習(MARL)の分野で難しい課題を提起する。 グラノン平均場ゲームとその拡張は、密で適度にスパースなエージェントネットワークのための効率的な学習アルゴリズムを提供するが、現実的なスパーサーグラフの場合、ほとんど解決されていない。 そこで本研究では,局所弱収束にインスパイアされた新しい平均場制御モデルを提案する。 理論的解析の他に、有限の第一モーメントを持つグラフ列の挑戦的なクラスに適用可能なスケーラブルな学習アルゴリズムを設計する。 我々は,Lpグラフとグラフを用いた平均場アルゴリズムを用いて,合成および実世界のネットワークにおける様々な例について,モデルとアルゴリズムを比較した。 その結果,本手法は,MARLの課題の解決が困難でありながら重要な設計上,多くの事例や様々なネットワークにおいて,既存の手法よりも優れていることがわかった。

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