論文の概要: A Principle of Targeted Intervention for Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17697v1
• Date: Mon, 20 Oct 2025 16:10:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.518275
• Title: A Principle of Targeted Intervention for Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: マルチエージェント強化学習のための目標介入の原理
• Authors: Anjie Liu, Jianhong Wang, Samuel Kaski, Jun Wang, Mengyue Yang,
• Abstract要約: 上記の問題に対処するためのグラフィカルフレームワークとして,マルチエージェント・インフルエンス・ダイアグラム(MAID)を採用している。 まず、MAIDを利用してMARLの既存のアプローチを分析し視覚化する相互作用パラダイムを導入する。 そして,MAIDをベースとした新たなインタラクションパラダイムを設計し,単一のターゲットエージェントのみに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.71333236116382
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Steering cooperative multi-agent reinforcement learning (MARL) towards desired outcomes is challenging, particularly when the global guidance from a human on the whole multi-agent system is impractical in a large-scale MARL. On the other hand, designing mechanisms to coordinate agents most relies on empirical studies, lacking a easy-to-use research tool. In this work, we employ multi-agent influence diagrams (MAIDs) as a graphical framework to address the above issues. First, we introduce interaction paradigms that leverage MAIDs to analyze and visualize existing approaches in MARL. Then, we design a new interaction paradigm based on MAIDs, referred to as targeted intervention that is applied to only a single targeted agent, so the problem of global guidance can be mitigated. In our implementation, we introduce a causal inference technique-referred to as Pre-Strategy Intervention (PSI)-to realize the targeted intervention paradigm. Since MAIDs can be regarded as a special class of causal diagrams, a composite desired outcome that integrates the primary task goal and an additional desired outcome can be achieved by maximizing the corresponding causal effect through the PSI. Moreover, the bundled relevance graph analysis of MAIDs provides a tool to identify whether an MARL learning paradigm is workable under the design of an interaction paradigm. In experiments, we demonstrate the effectiveness of our proposed targeted intervention, and verify the result of relevance graph analysis.
• Abstract（参考訳）: 特に, 大規模MARLでは, マルチエージェントシステム全体の世界的指導が非現実的である場合, 望ましい結果に向けたMARLのステアリングが困難である。 一方、エージェントを協調する機構の設計は実証研究に大きく依存しており、使い易い研究ツールが欠如している。 本研究では、上記の問題に対処するためのグラフィカル・フレームワークとしてマルチエージェント・インフルエンス・ダイアグラム(MAID)を用いる。 まず、MAIDを利用してMARLの既存のアプローチを分析し視覚化する相互作用パラダイムを導入する。 そこで我々は,MAIDをベースとした新たなインタラクションパラダイムを設計し,単一のターゲットエージェントにのみ適用可能なターゲット介入と呼ぶことにより,グローバルガイダンスの問題を軽減することができる。 本実装では,提案手法をPSI(Pre-Strategy Intervention)と呼び,対象とする介入パラダイムを実現する。 MAIDは因果ダイアグラムの特別なクラスとみなすことができるため、PSIを介して対応する因果効果を最大化することにより、主タスクゴールと追加の所望の結果を統合する複合的な所望の結果が得られる。 さらに、MAIDのバンドル関連グラフ解析は、MARL学習パラダイムが相互作用パラダイムの設計の下で動作可能であるかどうかを識別するツールを提供する。 実験では,提案手法の有効性を実証し,妥当性グラフ解析の結果を検証した。

関連論文リスト

• The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey [104.31926740841128]
  エージェント強化学習(Agentic RL)の出現は、大規模言語モデル(LLM RL)に適用された従来の強化学習からパラダイムシフトを示している。 本研究では, LLM-RLの縮退した単段階マルコフ決定過程(MDPs)と, エージェントRLを定義する部分可観測マルコフ決定過程(POMDPs)とを対比することにより, この概念シフトを定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-02T17:46:26Z)
• MARFT: Multi-Agent Reinforcement Fine-Tuning [26.527065316690123]
  本稿では,MARFT(Multi-Agent Reinforcement Fine-Tuning)の総合的研究について述べる。 MARFTはMARFT(Multi-Agent Reinforcement Fine-Tuning)と呼ばれる新しいパラダイムである。 我々はFlex-POMDPと呼ばれる新しいPOMDPを導入し、現実世界のアプリケーションにおけるLaMAS最適化と整合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-21T07:03:54Z)
• A Roadmap Towards Improving Multi-Agent Reinforcement Learning With Causal Discovery And Inference [0.24578723416255746]
  因果推論は、学習プロセスを改善するために強化学習(Reinforcement Learning, RL)においてますます用いられる。 しかし、MARL(Multi-Agent RL)に対する因果推論の応用は、いまだに未解明である。 我々は、MARLにおける因果推論の適用の機会と課題を調査する第一歩を踏み出す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-22T15:49:13Z)
• ReMA: Learning to Meta-think for LLMs with Multi-Agent Reinforcement Learning [53.817538122688944]
  Reinforced Meta-thinking Agents (ReMA) を導入し,Large Language Models (LLMs) の推論からメタ思考行動を求める。 ReMAは、推論プロセスを2つの階層的なエージェントに分解する。戦略上の監視と計画を生成するハイレベルなメタ思考エージェントと、詳細な実行のための低レベルな推論エージェントである。 単ターン実験による実験結果から、ReMAは複雑な推論タスクにおいて単エージェントRLベースラインよりも優れることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-12T16:05:31Z)
• MAML is a Noisy Contrastive Learner [72.04430033118426]
  モデルに依存しないメタラーニング(MAML)は、今日では最も人気があり広く採用されているメタラーニングアルゴリズムの1つである。 我々は、MAMLの動作メカニズムに対する新たな視点を提供し、以下に示すように、MAMLは、教師付きコントラスト目的関数を用いたメタラーナーに類似している。 このような干渉を軽減するため, 単純だが効果的な手法であるゼロ化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T12:52:26Z)
• Agent-Centric Representations for Multi-Agent Reinforcement Learning [12.577354830985012]
  完全協調型マルチエージェント強化学習において,対象中心表現が有用であるかどうかを検討する。 具体的には、RLアルゴリズムにエージェント中心の誘導バイアスを組み込む2つの方法を検討する。 これらのアプローチをGoogle Research Football環境およびDeepMind Lab 2D上で評価します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T15:43:40Z)
• Cooperative Policy Learning with Pre-trained Heterogeneous Observation Representations [51.8796674904734]
  事前訓練された異種観察表現を用いた新たな協調学習フレームワークを提案する。 エンコーダ-デコーダに基づくグラフアテンションを用いて、複雑な相互作用と異種表現を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-24T04:52:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。