論文の概要: The Heterogeneous Multi-Agent Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19512v1
• Date: Tue, 23 Sep 2025 19:30:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.584044
• Title: The Heterogeneous Multi-Agent Challenge
• Title（参考訳）: 異種多エージェントチャレンジ
• Authors: Charles Dansereau, Junior-Samuel Lopez-Yepez, Karthik Soma, Antoine Fagette,
• Abstract要約: マルチエージェント強化学習(MARL、Multi-Agent Reinforcement Learning)は、近年大きな注目を集めている研究分野である。 HeMARL(Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning)とは、様々なセンサー、リソース、能力を持つエージェントが、ローカル情報に基づいて協力する必要がある分野である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4199844472131922
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) is a growing research area which gained significant traction in recent years, extending Deep RL applications to a much wider range of problems. A particularly challenging class of problems in this domain is Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (HeMARL), where agents with different sensors, resources, or capabilities must cooperate based on local information. The large number of real-world situations involving heterogeneous agents makes it an attractive research area, yet underexplored, as most MARL research focuses on homogeneous agents (e.g., a swarm of identical robots). In MARL and single-agent RL, standardized environments such as ALE and SMAC have allowed to establish recognized benchmarks to measure progress. However, there is a clear lack of such standardized testbed for cooperative HeMARL. As a result, new research in this field often uses simple environments, where most algorithms perform near optimally, or uses weakly heterogeneous MARL environments.
• Abstract（参考訳）: MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning、マルチエージェント強化学習)は近年大きな注目を集め、Deep RLアプリケーションをより広範囲の課題に拡張している。 この領域で特に困難な問題は異種多エージェント強化学習(HeMARL)であり、異なるセンサー、リソース、能力を持つエージェントはローカル情報に基づいて協力する必要がある。 異質なエージェントを含む現実世界の多くの状況は、同質なエージェント(例えば同一ロボットの群れ)に焦点を当てているため、魅力的な研究領域となっているが、未調査である。 MARLとシングルエージェントRLでは、ALLやSMACのような標準化された環境は、進捗を測定するために認識されたベンチマークを確立することができる。 しかし、協調型HeMARLの標準化テストベッドは明らかに欠落している。 その結果、この分野の新たな研究は、ほとんどのアルゴリズムがほぼ最適に機能する単純な環境や、弱いヘテロジニアスなMARL環境を使用することが多い。

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