論文の概要: Finite-Time Global Optimality Convergence in Deep Neural Actor-Critic Methods for Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18433v1
• Date: Sat, 24 May 2025 00:00:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.419553
• Title: Finite-Time Global Optimality Convergence in Deep Neural Actor-Critic Methods for Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 分散型マルチエージェント強化学習のためのディープ・ニューラル・アクター・クリティカル法における有限時間グローバル最適収束
• Authors: Zhiyao Zhang, Myeung Suk Oh, FNU Hairi, Ziyue Luo, Alvaro Velasquez, Jia Liu,
• Abstract要約: 分散マルチエージェント強化学習(MARL)のためのアクタークリティカルな手法は,集中的協調を伴わない協調的最適意思決定を容易にする。 我々は、アクターと批評家の両方が本質的に非線形である分散MARLのためのディープ・ニューラルアクター批判法を開発するための最初の試みを行う。 これは、MARL文学におけるディープ・ニューラル・アクター・クリティカルな手法に対する最初のグローバルな収束結果である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.152220052762209
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Actor-critic methods for decentralized multi-agent reinforcement learning (MARL) facilitate collaborative optimal decision making without centralized coordination, thus enabling a wide range of applications in practice. To date, however, most theoretical convergence studies for existing actor-critic decentralized MARL methods are limited to the guarantee of a stationary solution under the linear function approximation. This leaves a significant gap between the highly successful use of deep neural actor-critic for decentralized MARL in practice and the current theoretical understanding. To bridge this gap, in this paper, we make the first attempt to develop a deep neural actor-critic method for decentralized MARL, where both the actor and critic components are inherently non-linear. We show that our proposed method enjoys a global optimality guarantee with a finite-time convergence rate of O(1/T), where T is the total iteration times. This marks the first global convergence result for deep neural actor-critic methods in the MARL literature. We also conduct extensive numerical experiments, which verify our theoretical results.
• Abstract（参考訳）: 分散マルチエージェント強化学習(MARL)のためのアクタークリティカルな手法は、集中的調整なしに協調的最適意思決定を容易にするため、実際に幅広い応用が可能となる。 しかし、今のところ、既存のアクタークリティカルな分散MARL法に対する理論収束研究は、線形関数近似の下での定常解の保証に限られている。 このことは、事実上の分散MARLに対するディープ・ニューラル・アクター・クリティカルの使用が成功したことと、現在の理論的理解との間に大きなギャップを残している。 このギャップを埋めるために、本稿では、アクターと批評家の両方が本質的に非線形である分散MARLのためのディープ・ニューラル・アクター・クリティカルな手法を開発するための最初の試みを行う。 提案手法は,Tが全反復時間である場合,O(1/T)の有限時間収束率で大域的最適性を保証する。 これは、MARL文学におけるディープ・ニューラル・アクター・クリティカルな手法に対する最初のグローバルな収束結果である。 また、我々の理論的結果を検証するため、広範な数値実験も実施する。

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