論文の概要: Unsupervised Partner Design Enables Robust Ad-hoc Teamwork

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06336v1
• Date: Fri, 08 Aug 2025 14:11:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 20:39:06.25018
• Title: Unsupervised Partner Design Enables Robust Ad-hoc Teamwork
• Title（参考訳）: 教師なしのパートナーデザインは、ロバストなアドホックなチームワークを可能にする
• Authors: Constantin Ruhdorfer, Matteo Bortoletto, Victor Oei, Anna Penzkofer, Andreas Bulling,
• Abstract要約: Unsupervised Partner Design (UPD) は、ロバストなアドホックチームワークのためのマルチエージェント強化学習フレームワークである。 UPDは、エゴエージェントのポリシーをランダムパラメータと混合することで多様なパートナーを構築し、分散ベースの学習性メトリクスを用いてそれらをスコアする。 UPDは教師なし環境設計と統合可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.578942855148756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We introduce Unsupervised Partner Design (UPD) - a population-free, multi-agent reinforcement learning framework for robust ad-hoc teamwork that adaptively generates training partners without requiring pretrained partners or manual parameter tuning. UPD constructs diverse partners by stochastically mixing an ego agent's policy with biased random behaviours and scores them using a variance-based learnability metric that prioritises partners near the ego agent's current learning frontier. We show that UPD can be integrated with unsupervised environment design, resulting in the first method enabling fully unsupervised curricula over both level and partner distributions in a cooperative setting. Through extensive evaluations on Overcooked-AI and the Overcooked Generalisation Challenge, we demonstrate that this dynamic partner curriculum is highly effective: UPD consistently outperforms both population-based and population-free baselines as well as ablations. In a user study, we further show that UPD achieves higher returns than all baselines and was perceived as significantly more adaptive, more human-like, a better collaborator, and less frustrating.
• Abstract（参考訳）: 我々は,非教師付きパートナー設計(UPD)を導入し,非教師付きパートナーや手動パラメータチューニングを必要とせずに,トレーニングパートナを適応的に生成するロバストなアドホックチームワークのためのマルチエージェント強化学習フレームワークを提案する。 UPDは、エゴエージェントのポリシーを偏りのあるランダムな振る舞いと確率的に混合することで多様なパートナーを構築し、エゴエージェントの現在の学習フロンティア付近でパートナーを優先する分散ベースの学習可能性指標を用いてそれらを評価する。 その結果,UDDは教師なし環境設計と統合可能であり,協調的な環境下でのレベルとパートナーの分布の両面において,完全に教師なしのキュキュキュラを可能にする最初の方法が得られた。 オーバーcooked-AIとOvercooked Generalisation Challengeの広範な評価を通じて、この動的パートナーカリキュラムは極めて効果的であることが実証された。 ユーザスタディでは、UDDはすべてのベースラインよりも高いリターンを達成し、より適応性があり、より人間らしく、より良い協力者であり、フラストレーションが少ないと認識された。

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