論文の概要: LERO: LLM-driven Evolutionary framework with Hybrid Rewards and Enhanced Observation for Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21807v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 06:28:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:31:56.409997
• Title: LERO: LLM-driven Evolutionary framework with Hybrid Rewards and Enhanced Observation for Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: LERO:マルチエージェント強化学習のためのハイブリッド・リワードを用いたLLM駆動の進化的フレームワーク
• Authors: Yuan Wei, Xiaohan Shan, Jianmin Li,
• Abstract要約: マルチエージェント強化学習(MARL)は、シングルエージェントRLとは異なる2つの重要なボトルネックに直面している。 LEROは大規模言語モデル(LLM)と進化的最適化を統合し,これらのMARL固有の課題に対処するフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.343021413805699
• License:
• Abstract: Multi-agent reinforcement learning (MARL) faces two critical bottlenecks distinct from single-agent RL: credit assignment in cooperative tasks and partial observability of environmental states. We propose LERO, a framework integrating Large language models (LLMs) with evolutionary optimization to address these MARL-specific challenges. The solution centers on two LLM-generated components: a hybrid reward function that dynamically allocates individual credit through reward decomposition, and an observation enhancement function that augments partial observations with inferred environmental context. An evolutionary algorithm optimizes these components through iterative MARL training cycles, where top-performing candidates guide subsequent LLM generations. Evaluations in Multi-Agent Particle Environments (MPE) demonstrate LERO's superiority over baseline methods, with improved task performance and training efficiency.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント強化学習(MARL)は、単一エージェントRLとは異なる2つの重要なボトルネックに直面している。 LEROは大規模言語モデル(LLM)と進化的最適化を統合し,これらのMARL固有の課題に対処するフレームワークである。 このソリューションは、2つのLCM生成成分を中心とし、報酬分解を通じて個人クレジットを動的に割り当てるハイブリッド報酬関数と、推論された環境コンテキストで部分的な観察を増強する観察強化関数である。 進化的アルゴリズムは、これらのコンポーネントを反復的なMARLトレーニングサイクルを通じて最適化する。 MPE(Multi-Agent Particle Environments)の評価では、LEROがベースライン法よりも優れていることが示され、タスク性能とトレーニング効率が向上した。

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