論文の概要: An Efficient Approach for Cooperative Multi-Agent Learning Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04850v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 09:03:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:11:52.563564
• Title: An Efficient Approach for Cooperative Multi-Agent Learning Problems
• Title（参考訳）: 協調型マルチエージェント学習問題に対する効率的なアプローチ
• Authors: Ángel Aso-Mollar, Eva Onaindia,
• Abstract要約: 本稿では,複数のエージェントの同時動作をモデル化する政策学習のための中心的枠組みを提案する。 本手法は,集中型手法に典型的なスケーラビリティ問題を克服する逐次的抽象化によるコーディネーション問題に対処する。 実験の結果,提案手法は多様なマルチエージェント学習環境におけるエージェントのコーディネートに成功していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8287206589886881
• License:
• Abstract: In this article, we propose a centralized Multi-Agent Learning framework for learning a policy that models the simultaneous behavior of multiple agents that need to coordinate to solve a certain task. Centralized approaches often suffer from the explosion of an action space that is defined by all possible combinations of individual actions, known as joint actions. Our approach addresses the coordination problem via a sequential abstraction, which overcomes the scalability problems typical to centralized methods. It introduces a meta-agent, called \textit{supervisor}, which abstracts joint actions as sequential assignments of actions to each agent. This sequential abstraction not only simplifies the centralized joint action space but also enhances the framework's scalability and efficiency. Our experimental results demonstrate that the proposed approach successfully coordinates agents across a variety of Multi-Agent Learning environments of diverse sizes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ある課題を解決するために協調する必要がある複数のエージェントの同時動作をモデル化するポリシーを学習するための,集中型マルチエージェント学習フレームワークを提案する。 中央集権化されたアプローチは、共同行動として知られる個々の行動のあらゆる組み合わせによって定義される行動空間の爆発にしばしば悩まされる。 本手法は,集中型手法に典型的なスケーラビリティ問題を克服する逐次的抽象化によるコーディネーション問題に対処する。 これは‘textit{supervisor}’と呼ばれるメタエージェントを導入し、各エージェントへのアクションのシーケンシャルな代入としてジョイントアクションを抽象化する。 このシーケンシャルな抽象化は、集中的な共同アクション空間を単純化するだけでなく、フレームワークのスケーラビリティと効率を向上させる。 実験結果から,提案手法は多種多様なマルチエージェント学習環境におけるエージェントのコーディネートに成功していることが示された。

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