論文の概要: Reinforcement Networks: novel framework for collaborative Multi-Agent Reinforcement Learning tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22876v1
• Date: Sun, 28 Dec 2025 10:56:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.263177
• Title: Reinforcement Networks: novel framework for collaborative Multi-Agent Reinforcement Learning tasks
• Title（参考訳）: 強化ネットワーク:複数エージェント強化学習タスクのための新しいフレームワーク
• Authors: Maksim Kryzhanovskiy, Svetlana Glazyrina, Roman Ischenko, Konstantin Vorontsov,
• Abstract要約: 本稿では,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)分野の一般的なフレームワークであるReinforcement Networksを紹介する。 我々はReinforcement Networksフレームワークのトレーニングと推論方法を形式化し、それをLevelEnvの概念に接続して再現性のある構築、トレーニング、評価をサポートする。 実証的な利益の他に、Reinforcement NetworksはMARLの階層的、モジュール的、グラフ構造的なビューを統一し、複雑なマルチエージェントシステムを設計し、訓練するための基本的な道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern AI systems often comprise multiple learnable components that can be naturally organized as graphs. A central challenge is the end-to-end training of such systems without restrictive architectural or training assumptions. Such tasks fit the theory and approaches of the collaborative Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) field. We introduce Reinforcement Networks, a general framework for MARL that organizes agents as vertices in a directed acyclic graph (DAG). This structure extends hierarchical RL to arbitrary DAGs, enabling flexible credit assignment and scalable coordination while avoiding strict topologies, fully centralized training, and other limitations of current approaches. We formalize training and inference methods for the Reinforcement Networks framework and connect it to the LevelEnv concept to support reproducible construction, training, and evaluation. We demonstrate the effectiveness of our approach on several collaborative MARL setups by developing several Reinforcement Networks models that achieve improved performance over standard MARL baselines. Beyond empirical gains, Reinforcement Networks unify hierarchical, modular, and graph-structured views of MARL, opening a principled path toward designing and training complex multi-agent systems. We conclude with theoretical and practical directions - richer graph morphologies, compositional curricula, and graph-aware exploration. That positions Reinforcement Networks as a foundation for a new line of research in scalable, structured MARL.
• Abstract（参考訳）: 現代のAIシステムは、自然にグラフとして整理できる複数の学習可能なコンポーネントから構成されることが多い。 中心的な課題は、制約のあるアーキテクチャやトレーニングの前提なしに、そのようなシステムのエンドツーエンドのトレーニングである。 このようなタスクは、MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)分野の理論とアプローチに適合する。 本稿では,エージェントを頂点として有向非巡回グラフ(DAG)に整理するMARLの汎用フレームワークであるReinforcement Networksを紹介する。 この構造は階層的なRLを任意のDAGに拡張し、厳密なトポロジや完全集中型トレーニング、現在のアプローチのその他の制限を回避しつつ、柔軟なクレジット割り当てとスケーラブルな調整を可能にします。 我々はReinforcement Networksフレームワークのトレーニングと推論方法を形式化し、それをLevelEnvの概念に接続して再現性のある構築、トレーニング、評価をサポートする。 我々は,標準的なMARLベースラインよりも優れた性能を実現するために,複数の強化ネットワークモデルを開発することで,協調的なMARLセットアップに対するアプローチの有効性を実証する。 実証的な利益の他に、Reinforcement NetworksはMARLの階層的、モジュール的、グラフ構造的なビューを統一し、複雑なマルチエージェントシステムを設計し、訓練するための基本的な道を開く。 我々は、よりリッチなグラフ形態学、構成カリキュラム、グラフ認識探索という理論的および実践的な方向性で結論付ける。 これによりReinforcement Networksは、スケーラブルで構造化されたMARLの新しい研究の基盤として位置づけられる。

関連論文リスト

• Rethinking the Role of Dynamic Sparse Training for Scalable Deep Reinforcement Learning [58.533203990515034]
  ニューラルネットワークのスケーリングは機械学習における画期的な進歩をもたらしたが、このパラダイムは深層強化学習(DRL)では失敗している。 我々は、動的スパーストレーニング戦略が、アーキテクチャの改善によって確立された主要なスケーラビリティ基盤を補完するモジュール固有の利点を提供することを示す。 アーキテクチャ改善の利点を生かした実践的なフレームワークであるModule-Specific Training (MST) にこれらの知見を精査し、アルゴリズムの修正なしに様々なRLアルゴリズムをまたいだ大幅なスケーラビリティ向上を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-14T03:03:08Z)
• Generative World Models of Tasks: LLM-Driven Hierarchical Scaffolding for Embodied Agents [0.0]
  本稿では,世界物理学とそのタスク意味論をモデル化した意思決定のための効果的な世界モデルを提案する。 低リソースマルチエージェントサッカーにおける2024年の研究の体系的レビューは、象徴的手法と階層的手法を統合するための明確な傾向を明らかにしている。 私たちはこの傾向を階層的タスク環境(HTE)のフレームワークとして形式化し、シンプルでリアクティブな振る舞いと洗練された戦略的チームのプレーのギャップを埋めるのに不可欠です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-05T01:03:51Z)
• Power Grid Control with Graph-Based Distributed Reinforcement Learning [60.49805771047161]
  この作業は、リアルタイムでスケーラブルなグリッド管理のためのグラフベースの分散強化学習フレームワークを前進させる。 グラフニューラルネットワーク(GNN)を使用して、ネットワークのトポロジ情報を単一の低レベルエージェントの観測内にエンコードする。 Grid2Opシミュレーション環境での実験は、このアプローチの有効性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-02T22:17:25Z)
• Graph Foundation Models: A Comprehensive Survey [66.74249119139661]
  Graph Foundation Models (GFMs)は、構造化データにスケーラブルで汎用的なインテリジェンスを提供することを目指している。 この調査は、GFMの概要を包括的に提供し、モジュラーフレームワークの下での多様な取り組みを統合する。 GFMは構造化データに対するオープンエンド推論の基盤となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-21T05:08:00Z)
• Feudal Graph Reinforcement Learning [18.069747511100132]
  グラフに基づく表現とメッセージパッシングモジュールポリシーは、強化学習(RL)における構成可能な制御問題に対処するための顕著なアプローチである 本稿では,階層的RLとピラミッド型メッセージパッシングアーキテクチャを頼りに,このような課題に対処する新しい手法であるFeudal Graph Reinforcement Learning (FGRL)を提案する。 特に、FGRLは階層化されたグラフ構造を通して、階層の上部から上位のコマンドが伝播するポリシーの階層を定義している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-11T09:51:13Z)
• Edge-assisted Democratized Learning Towards Federated Analytics [67.44078999945722]
  本稿では,エッジ支援型民主化学習機構であるEdge-DemLearnの階層的学習構造を示す。 また、Edge-DemLearnを柔軟なモデルトレーニングメカニズムとして検証し、リージョンに分散制御と集約の方法論を構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-01T11:46:03Z)
• Deep Multi-Task Learning for Cooperative NOMA: System Design and Principles [52.79089414630366]
  我々は,近年のディープラーニング(DL)の進歩を反映した,新しいディープ・コラボレーティブなNOMAスキームを開発する。 我々は,システム全体を包括的に最適化できるように,新しいハイブリッドカスケードディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-27T12:38:37Z)
• Deep Implicit Coordination Graphs for Multi-agent Reinforcement Learning [36.844163371495995]
  本稿では,このようなシナリオに対するディープ暗黙協調グラフ(DICG)アーキテクチャを提案する。 DICGは、動的コーディネーショングラフ構造を推論するモジュールで構成されており、グラフニューラルネットワークベースのモジュールによって、ジョイントアクションや値について暗黙的に推論することを学ぶために使用される。 以上の結果から,DICGは捕食・捕食作業における相対的過一般化の問題を解消し,また,課題であるStarCraft II Multi-agent Challenge (SMAC) や交通ジャンクション環境において,様々なMARLベースラインを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-19T23:41:49Z)
• Learning Structured Communication for Multi-agent Reinforcement Learning [104.64584573546524]
  本研究では,マルチエージェント強化学習(MARL)環境下での大規模マルチエージェント通信機構について検討する。 本稿では、より柔軟で効率的な通信トポロジを用いて、LSC(Learning Structured Communication)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-11T07:19:45Z)

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。