論文の概要: Emergence of Hierarchies in Multi-Agent Self-Organizing Systems Pursuing a Joint Objective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09541v1
• Date: Wed, 13 Aug 2025 06:50:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.789877
• Title: Emergence of Hierarchies in Multi-Agent Self-Organizing Systems Pursuing a Joint Objective
• Title（参考訳）: 共同目的を考慮した多エージェント自己組織化システムにおける階層の創出
• Authors: Gang Chen, Guoxin Wang, Anton van Beek, Zhenjun Ming, Yan Yan,
• Abstract要約: マルチエージェント自己組織化システム(MASOS)は、スケーラビリティ、適応性、柔軟性、堅牢性などの重要な特徴を示す。 本稿では,タスク実行時の依存性階層の出現に注目した。 他のエージェントの状態に関する各エージェントの動作の勾配を計算することで、エージェント間の依存関係を定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.899919591015912
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-agent self-organizing systems (MASOS) exhibit key characteristics including scalability, adaptability, flexibility, and robustness, which have contributed to their extensive application across various fields. However, the self-organizing nature of MASOS also introduces elements of unpredictability in their emergent behaviors. This paper focuses on the emergence of dependency hierarchies during task execution, aiming to understand how such hierarchies arise from agents' collective pursuit of the joint objective, how they evolve dynamically, and what factors govern their development. To investigate this phenomenon, multi-agent reinforcement learning (MARL) is employed to train MASOS for a collaborative box-pushing task. By calculating the gradients of each agent's actions in relation to the states of other agents, the inter-agent dependencies are quantified, and the emergence of hierarchies is analyzed through the aggregation of these dependencies. Our results demonstrate that hierarchies emerge dynamically as agents work towards a joint objective, with these hierarchies evolving in response to changing task requirements. Notably, these dependency hierarchies emerge organically in response to the shared objective, rather than being a consequence of pre-configured rules or parameters that can be fine-tuned to achieve specific results. Furthermore, the emergence of hierarchies is influenced by the task environment and network initialization conditions. Additionally, hierarchies in MASOS emerge from the dynamic interplay between agents' "Talent" and "Effort" within the "Environment." "Talent" determines an agent's initial influence on collective decision-making, while continuous "Effort" within the "Environment" enables agents to shift their roles and positions within the system.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント自己組織化システム(MASOS)は、スケーラビリティ、適応性、柔軟性、堅牢性など、様々な分野にまたがる広範な応用に寄与している。 しかし、MASOSの自己組織化の性質は、その創発的な行動に予測不可能な要素をもたらす。 本稿では,タスク実行中の依存関係階層の出現に着目し,エージェントによる共同目的の集合的追求,それらがどのように動的に進化するか,その発達を支配する要因について考察する。 この現象を解明するために,マルチエージェント強化学習(MARL)を用いて,協調作業のためのMASOSを訓練する。 他のエージェントの状態に関する各エージェントの動作の勾配を計算することにより、エージェント間の依存関係を定量化し、これらの依存関係の集約を通じて階層の出現を分析する。 これらの階層は,タスク要求の変化に応じて進化し,エージェントが協調目標に向かって働くと動的に出現することを示す。 特に、これらの依存関係階層は、特定の結果を達成するために微調整される事前設定されたルールやパラメータの結果ではなく、共有された目的に反応して、組織的に現れる。 さらに,階層の出現はタスク環境とネットワーク初期化条件に影響される。 さらに、エージェントの「タレント」と「エフォート」の動的相互作用から「タレント」が登場し、「タレント」はエージェントの集団的意思決定に対する影響を決定づける一方、「環境」内の「エフォート」はエージェントがシステム内の役割や位置を変えることを可能にする。

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