論文の概要: Reward-Independent Messaging for Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21985v1
• Date: Wed, 28 May 2025 05:23:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.425465
• Title: Reward-Independent Messaging for Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 分散マルチエージェント強化学習のための逆非依存メッセージング
• Authors: Naoto Yoshida, Tadahiro Taniguchi,
• Abstract要約: MARL-CPCは、完全に分散化された独立したエージェント間の通信を可能にするフレームワークである。 アクション空間の一部としてメッセージを扱う従来の方法とは異なり、MARL-CPCはメッセージを状態推論にリンクする。 ベンチマークの結果、Bandit-CPCとIPPO-CPCは標準的なメッセージ・アズ・アクション・アプローチよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.872846260392537
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In multi-agent reinforcement learning (MARL), effective communication improves agent performance, particularly under partial observability. We propose MARL-CPC, a framework that enables communication among fully decentralized, independent agents without parameter sharing. MARL-CPC incorporates a message learning model based on collective predictive coding (CPC) from emergent communication research. Unlike conventional methods that treat messages as part of the action space and assume cooperation, MARL-CPC links messages to state inference, supporting communication in non-cooperative, reward-independent settings. We introduce two algorithms -Bandit-CPC and IPPO-CPC- and evaluate them in non-cooperative MARL tasks. Benchmarks show that both outperform standard message-as-action approaches, establishing effective communication even when messages offer no direct benefit to the sender. These results highlight MARL-CPC's potential for enabling coordination in complex, decentralized environments.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント強化学習(MARL)では、特に部分可観測性の下で、効果的なコミュニケーションによりエージェント性能が向上する。 本稿では,完全に分散化された独立したエージェント間の通信をパラメータ共有なしで行えるフレームワークであるMARL-CPCを提案する。 MARL-CPCは、緊急通信研究からの集合予測符号化(CPC)に基づくメッセージ学習モデルを組み込んでいる。 アクション空間の一部としてメッセージを扱う従来の方法とは異なり、MARL-CPCはメッセージを状態推論にリンクし、非協調的で報酬に依存しない環境でのコミュニケーションをサポートする。 我々はBandit-CPCとIPPO-CPCの2つのアルゴリズムを導入し、非協調的なMARLタスクで評価する。 ベンチマークでは、どちらも標準のメッセージ・アズ・アクション・アプローチより優れており、メッセージが送信者に直接的利益を提供しなくても効果的なコミュニケーションを確立する。 これらの結果は、複雑な分散環境における協調を可能にするMARL-CPCの可能性を強調している。

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