論文の概要: Enhancing Multi-Agent Collaboration with Attention-Based Actor-Critic Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22782v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 15:48:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.297828
• Title: Enhancing Multi-Agent Collaboration with Attention-Based Actor-Critic Policies
• Title（参考訳）: Actor-Critic Policiesによるマルチエージェントコラボレーションの強化
• Authors: Hugo Garrido-Lestache, Jeremy Kedziora,
• Abstract要約: Team-Attention-Actor-Critic (TAAC)は、協調環境におけるマルチエージェントコラボレーションを強化するために設計された学習アルゴリズムである。 シミュレーションサッカー環境におけるTAACをベンチマークアルゴリズムを用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces Team-Attention-Actor-Critic (TAAC), a reinforcement learning algorithm designed to enhance multi-agent collaboration in cooperative environments. TAAC employs a Centralized Training/Centralized Execution scheme incorporating multi-headed attention mechanisms in both the actor and critic. This design facilitates dynamic, inter-agent communication, allowing agents to explicitly query teammates, thereby efficiently managing the exponential growth of joint-action spaces while ensuring a high degree of collaboration. We further introduce a penalized loss function which promotes diverse yet complementary roles among agents. We evaluate TAAC in a simulated soccer environment against benchmark algorithms representing other multi-agent paradigms, including Proximal Policy Optimization and Multi-Agent Actor-Attention-Critic. We find that TAAC exhibits superior performance and enhanced collaborative behaviors across a variety of metrics (win rates, goal differentials, Elo ratings, inter-agent connectivity, balanced spatial distributions, and frequent tactical interactions such as ball possession swaps).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,協調環境におけるマルチエージェント協調の強化を目的とした強化学習アルゴリズムである,チーム・アテンション・アクタ・クリティカル(TAAC)を提案する。 TAACは、アクターと批評家の両方に多面的な注意機構を組み込んだ集中訓練/集中実行方式を採用している。 この設計は、動的でエージェント間のコミュニケーションを促進し、エージェントがチームメイトに明示的に問い合わせることを可能にし、高いコラボレーションを確保しながら、共同作業空間の指数的な成長を効率的に管理する。 さらに、エージェント間の多様な相補的な役割を促進するペナル化損失関数を導入する。 シミュレーションサッカー環境におけるTAACの評価は,近似ポリシー最適化やマルチエージェント・アクター・アテンション・クリティカルなど,他のマルチエージェント・パラダイムのベンチマーク・アルゴリズムと比較した。 TAACは,様々な指標(ウィンレート,ゴール差,エロ評価,エージェント間接続,バランスの取れた空間分布,ボール所有スワップなどの頻繁な戦術的相互作用)において,優れた性能と協調行動を示す。

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