論文の概要: Multi-Agent Reinforcement Learning for Resources Allocation Optimization: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21048v1
• Date: Tue, 29 Apr 2025 00:18:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-10 00:06:19.559623
• Title: Multi-Agent Reinforcement Learning for Resources Allocation Optimization: A Survey
• Title（参考訳）: 資源配分最適化のためのマルチエージェント強化学習:調査
• Authors: Mohamad A. Hady, Siyi Hu, Mahardhika Pratama, Jimmy Cao, Ryszard Kowalczyk,
• Abstract要約: MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)は多くの実世界のアプリケーションのための強力なフレームワークとなっている。 本調査は,MARLが資源配分ソリューションを進展させる可能性を活用する上で,研究者や実践者を支援することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.798174763420896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) has become a powerful framework for numerous real-world applications, modeling distributed decision-making and learning from interactions with complex environments. Resource Allocation Optimization (RAO) benefits significantly from MARL's ability to tackle dynamic and decentralized contexts. MARL-based approaches are increasingly applied to RAO challenges across sectors playing pivotal roles to Industry 4.0 developments. This survey provides a comprehensive review of recent MARL algorithms for RAO, encompassing core concepts, classifications, and a structured taxonomy. By outlining the current research landscape and identifying primary challenges and future directions, this survey aims to support researchers and practitioners in leveraging MARL's potential to advance resource allocation solutions.
• Abstract（参考訳）: MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)は、多くの実世界のアプリケーションのための強力なフレームワークとなり、分散意思決定と複雑な環境とのインタラクションからの学習をモデル化している。 リソース割り当て最適化(RAO)は、動的で分散化されたコンテキストに対処するMARLの能力から大きな恩恵を受ける。 MARLベースのアプローチは、産業4.0の発展において重要な役割を担っているセクター間のRAO課題にますます適用されている。 この調査は、RAOの最近のMARLアルゴリズムを包括的にレビューし、中核的な概念、分類、構造的分類を網羅する。 本調査は、現在の研究状況の概要を概説し、主要な課題と今後の方向性を明らかにすることにより、MARLの資源配分ソリューションを前進させる可能性を活用した研究者や実践者を支援することを目的とする。

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