論文の概要: A Survey of Multi Agent Reinforcement Learning: Federated Learning and Cooperative and Noncooperative Decentralized Regimes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06278v1
- Date: Tue, 08 Jul 2025 13:47:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-10 17:37:43.344696
- Title: A Survey of Multi Agent Reinforcement Learning: Federated Learning and Cooperative and Noncooperative Decentralized Regimes
- Title（参考訳）: マルチエージェント強化学習に関する調査研究 : 連携学習と非協力的非協力的レジーム
- Authors: Kemboi Cheruiyot, Nickson Kiprotich, Vyacheslav Kungurtsev, Kennedy Mugo, Vivian Mwirigi, Marvin Ngesa,
- Abstract要約: 本稿では、連邦強化学習(RL)、分散RL、非協調RLという3つの領域の総合的な調査について述べる。
定式化だけでなく、理論上の保証やハイライト、数値性能の制限も含んでいる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2680216975955134
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increasing interest in research and innovation towards the development of autonomous agents presents a number of complex yet important scenarios of multiple AI Agents interacting with each other in an environment. The particular setting can be understood as exhibiting three possibly topologies of interaction - centrally coordinated cooperation, ad-hoc interaction and cooperation, and settings with noncooperative incentive structures. This article presents a comprehensive survey of all three domains, defined under the formalism of Federal Reinforcement Learning (RL), Decentralized RL, and Noncooperative RL, respectively. Highlighting the structural similarities and distinctions, we review the state of the art in these subjects, primarily explored and developed only recently in the literature. We include the formulations as well as known theoretical guarantees and highlights and limitations of numerical performance.
- Abstract（参考訳）: 自律エージェントの開発に向けた研究と革新への関心が高まっているため、複数のAIエージェントが環境の中で相互に相互作用する、複雑だが重要なシナリオが数多く提示されている。
特定の設定は、中心的な協調、アドホックな相互作用と協調、非協調的なインセンティブ構造とのセッティングの3つのトポロジを示すものとして理解することができる。
本稿では、連邦強化学習(RL)、分散RL、非協調RLという3つの領域の総合的な調査について述べる。
構造的類似点と区別点を高く評価し、これらの主題における最先端技術について概観し、主に近年の文献で研究・発展が進められている。
定式化だけでなく、理論上の保証やハイライト、数値性能の制限も含んでいる。
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