論文の概要: A Roadmap Towards Improving Multi-Agent Reinforcement Learning With Causal Discovery And Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17803v1
• Date: Sat, 22 Mar 2025 15:49:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:37:26.103702
• Title: A Roadmap Towards Improving Multi-Agent Reinforcement Learning With Causal Discovery And Inference
• Title（参考訳）: 因果発見と推論によるマルチエージェント強化学習の改善に向けたロードマップ
• Authors: Giovanni Briglia, Stefano Mariani, Franco Zambonelli,
• Abstract要約: 因果推論は、学習プロセスを改善するために強化学習(Reinforcement Learning, RL)においてますます用いられる。 しかし、MARL(Multi-Agent RL)に対する因果推論の応用は、いまだに未解明である。 我々は、MARLにおける因果推論の適用の機会と課題を調査する第一歩を踏み出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24578723416255746
• License:
• Abstract: Causal reasoning is increasingly used in Reinforcement Learning (RL) to improve the learning process in several dimensions: efficacy of learned policies, efficiency of convergence, generalisation capabilities, safety and interpretability of behaviour. However, applications of causal reasoning to Multi-Agent RL (MARL) are still mostly unexplored. In this paper, we take the first step in investigating the opportunities and challenges of applying causal reasoning in MARL. We measure the impact of a simple form of causal augmentation in state-of-the-art MARL scenarios increasingly requiring cooperation, and with state-of-the-art MARL algorithms exploiting various degrees of collaboration between agents. Then, we discuss the positive as well as negative results achieved, giving us the chance to outline the areas where further research may help to successfully transfer causal RL to the multi-agent setting.
• Abstract（参考訳）: 因果推論は、強化学習(Reinforcement Learning, RL)において、学習過程を改善するために、学習方針の有効性、収束の効率性、一般化能力、行動の安全性と解釈可能性など、いくつかの面でますます利用されている。 しかし、MARL(Multi-Agent RL)に対する因果推論の応用は、いまだに未解明である。 本稿では,MARLにおける因果推論の適用可能性と課題について検討する。 我々は、最先端のMARLシナリオにおける単純な形態の因果拡大の影響を、エージェント間の様々なコラボレーションの度合いを利用した最先端のMARLアルゴリズムを用いて測定する。 次に, 正および負の結果について考察し, 多エージェント環境への因果RLの移行に寄与する領域について概説する。

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