論文の概要: Trust-Based Social Learning for Communication (TSLEC) Protocol Evolution in Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.19562v1
• Date: Mon, 24 Nov 2025 15:31:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-26 17:37:04.098541
• Title: Trust-Based Social Learning for Communication (TSLEC) Protocol Evolution 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信頼に基づくコミュニケーションのためのソーシャルラーニング(TSLEC)プロトコルの進化
• Authors: Abraham Itzhak Weinberg,
• Abstract要約: 信頼に基づく社会学習は、エピソード・コンバージェンスを23.9%削減する。 信頼スコアは教育の質を強く相関させ、効果的な知識フィルタリングを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2538209532048867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Emergent communication in multi-agent systems typically occurs through independent learning, resulting in slow convergence and potentially suboptimal protocols. We introduce TSLEC (Trust-Based Social Learning with Emergent Communication), a framework where agents explicitly teach successful strategies to peers, with knowledge transfer modulated by learned trust relationships. Through experiments with 100 episodes across 30 random seeds, we demonstrate that trust-based social learning reduces episodes-to-convergence by 23.9% (p < 0.001, Cohen's d = 1.98) compared to independent emergence, while producing compositional protocols (C = 0.38) that remain robust under dynamic objectives (Phi > 0.867 decoding accuracy). Trust scores strongly correlate with teaching quality (r = 0.743, p < 0.001), enabling effective knowledge filtering. Our results establish that explicit social learning fundamentally accelerates emergent communication in multi-agent coordination.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントシステムにおける創発的コミュニケーションは、通常は独立した学習を通じて起こり、結果として収束が遅くなり、潜在的に最適でないプロトコルが生じる。 TSLEC(Trust-based Social Learning with Emergent Communication)は、エージェントが学習された信頼関係によって調節された知識伝達を用いて、成功戦略をピアに明示的に教えるフレームワークである。 30個のランダムシードにまたがる100エピソードの実験を通して、信頼に基づく社会学習は、動的対象下で頑健な構成プロトコル(C = 0.38)を作成しながら、独立した出現と比較して、エピソード間の収束を23.9%(p < 0.001, Cohen's d = 1.98)削減することを示した(Phi > 0.867復号精度)。 信頼スコアは教育品質(r = 0.743, p < 0.001)と強く相関し、効果的な知識フィルタリングを可能にする。 その結果、明示的な社会的学習は、マルチエージェント協調における創発的コミュニケーションを根本的に加速することがわかった。

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