論文の概要: Robust and Efficient Communication in Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11393v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 15:23:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-17 22:42:18.676923
• Title: Robust and Efficient Communication in Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: マルチエージェント強化学習におけるロバストと効率的なコミュニケーション
• Authors: Zejiao Liu, Yi Li, Jiali Wang, Junqi Tu, Yitian Hong, Fangfei Li, Yang Liu, Toshiharu Sugawara, Yang Tang,
• Abstract要約: マルチエージェント強化学習(MARL)は,自律エージェント間の協調行動の実現に大きく貢献している。 既存のほとんどのアプローチは、通信は瞬時に、信頼性があり、帯域幅が無制限であると仮定している。 本調査は, 現実的な制約下でのMARLの堅牢かつ効率的な通信戦略の最近の進歩を体系的にレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.405707681765453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multi-agent reinforcement learning (MARL) has made significant strides in enabling coordinated behaviors among autonomous agents. However, most existing approaches assume that communication is instantaneous, reliable, and has unlimited bandwidth; these conditions are rarely met in real-world deployments. This survey systematically reviews recent advances in robust and efficient communication strategies for MARL under realistic constraints, including message perturbations, transmission delays, and limited bandwidth. Furthermore, because the challenges of low-latency reliability, bandwidth-intensive data sharing, and communication-privacy trade-offs are central to practical MARL systems, we focus on three applications involving cooperative autonomous driving, distributed simultaneous localization and mapping, and federated learning. Finally, we identify key open challenges and future research directions, advocating a unified approach that co-designs communication, learning, and robustness to bridge the gap between theoretical MARL models and practical implementations.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント強化学習(MARL)は,自律エージェント間の協調行動の実現に大きく貢献している。 しかし、既存のほとんどのアプローチでは、通信は瞬時に、信頼性があり、帯域幅が無制限であると仮定している。 本調査は, メッセージの摂動, 送信遅延, 帯域幅の制限など, 現実的な制約下でのMARLの堅牢かつ効率的な通信戦略の最近の進歩を体系的にレビューする。 さらに、低レイテンシ信頼性、帯域幅集約データ共有、通信プライバシトレードオフといった課題が実践的なMARLシステムの中心であるため、協調自動運転、分散同時ローカライゼーションとマッピング、フェデレーション学習を含む3つの応用に焦点を当てる。 最後に,理論的MARLモデルと実践的実装のギャップを埋めるため,コミュニケーション,学習,堅牢性を両立する統一的なアプローチを提唱する。

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