論文の概要: Challenges in Credit Assignment for Multi-Agent Reinforcement Learning in Open Agent Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.27659v1
- Date: Fri, 31 Oct 2025 17:30:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-03 17:52:16.186355
- Title: Challenges in Credit Assignment for Multi-Agent Reinforcement Learning in Open Agent Systems
- Title（参考訳）: オープンエージェントシステムにおけるマルチエージェント強化学習のためのクレジットアサインメントの課題
- Authors: Alireza Saleh Abadi, Leen-Kiat Soh,
- Abstract要約: 本報告は、オープンネスとクレジット割り当て問題(CAP)の相互作用に焦点を当てたものである。
CAPは、システム全体のパフォーマンスに対する個々のエージェントの貢献を決定する。
従来のクレジット代入法では、静的エージェントの集団、固定および事前定義されたタスク、固定型を仮定することが多く、オープンシステムには不適当である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19336815376402716
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the rapidly evolving field of multi-agent reinforcement learning (MARL), understanding the dynamics of open systems is crucial. Openness in MARL refers to the dynam-ic nature of agent populations, tasks, and agent types with-in a system. Specifically, there are three types of openness as reported in (Eck et al. 2023) [2]: agent openness, where agents can enter or leave the system at any time; task openness, where new tasks emerge, and existing ones evolve or disappear; and type openness, where the capabil-ities and behaviors of agents change over time. This report provides a conceptual and empirical review, focusing on the interplay between openness and the credit assignment problem (CAP). CAP involves determining the contribution of individual agents to the overall system performance, a task that becomes increasingly complex in open environ-ments. Traditional credit assignment (CA) methods often assume static agent populations, fixed and pre-defined tasks, and stationary types, making them inadequate for open systems. We first conduct a conceptual analysis, in-troducing new sub-categories of openness to detail how events like agent turnover or task cancellation break the assumptions of environmental stationarity and fixed team composition that underpin existing CAP methods. We then present an empirical study using representative temporal and structural algorithms in an open environment. The results demonstrate that openness directly causes credit misattribution, evidenced by unstable loss functions and significant performance degradation.
- Abstract（参考訳）: マルチエージェント強化学習(MARL)の分野では、オープンシステムのダイナミクスを理解することが重要である。
MARLのオープン性は、エージェント集団、タスク、エージェントタイプのダイナミックな性質をシステム内で指している。
具体的には、(Eck et al 2023) [2]:エージェントオープンネス(エージェントオープンネス)、エージェントがいつでもシステムに入退できるタスクオープンネス(タスクオープンネス)、新しいタスクが出現し、既存のタスクが進化または消滅するタスクオープンネス(タスクオープンネス)、エージェントのキャパビリティと振る舞いが時間とともに変化するタイプオープンネス(タイプオープンネス)である。
本報告では,オープンネスとクレジット代入問題(CAP)の相互作用に着目し,概念的かつ実証的なレビューを行う。
CAPは、個々のエージェントのシステム全体のパフォーマンスへの貢献を決定することを含み、オープン環境においてますます複雑化するタスクである。
伝統的なクレジット割り当て(CA)手法は、静的エージェントの集団、固定および事前定義されたタスク、固定型を前提としており、オープンシステムでは不十分である。
まず, エージェントのターンオーバーやタスクキャンセルといったイベントが, 既存のCAP手法を基盤とした環境安定度や固定チーム構成の仮定をいかに破るかを詳細に示すために, オープンネスの新たなサブカテゴリを導入し, 概念分析を行う。
次に,オープン環境における時間的および構造的な代表アルゴリズムを用いた実証的研究を行った。
その結果, 開放性は, 不安定な損失関数と顕著な性能劣化によって証明された信用誤帰を直接的に引き起こすことが示された。
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