論文の概要: Multiagent Reinforcement Learning with Neighbor Action Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04511v1
- Date: Thu, 08 Jan 2026 02:26:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-09 17:01:52.992671
- Title: Multiagent Reinforcement Learning with Neighbor Action Estimation
- Title（参考訳）: 隣接行動推定を用いたマルチエージェント強化学習
- Authors: Zhenglong Luo, Zhiyong Chen, Aoxiang Liu,
- Abstract要約: 本稿では,エージェントの振る舞いを推論するための行動推定ニューラルネットワークを用いたマルチエージェント強化学習フレームワークを提案する。
工学的応用レベルでは、このフレームワークはデュアルアームロボット操作タスクで実装され、検証されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.226225544973531
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multiagent reinforcement learning, as a prominent intelligent paradigm, enables collaborative decision-making within complex systems. However, existing approaches often rely on explicit action exchange between agents to evaluate action value functions, which is frequently impractical in real-world engineering environments due to communication constraints, latency, energy consumption, and reliability requirements. From an artificial intelligence perspective, this paper proposes an enhanced multiagent reinforcement learning framework that employs action estimation neural networks to infer agent behaviors. By integrating a lightweight action estimation module, each agent infers neighboring agents' behaviors using only locally observable information, enabling collaborative policy learning without explicit action sharing. This approach is fully compatible with standard TD3 algorithms and scalable to larger multiagent systems. At the engineering application level, this framework has been implemented and validated in dual-arm robotic manipulation tasks: two robotic arms collaboratively lift objects. Experimental results demonstrate that this approach significantly enhances the robustness and deployment feasibility of real-world robotic systems while reducing dependence on information infrastructure. Overall, this research advances the development of decentralized multiagent artificial intelligence systems while enabling AI to operate effectively in dynamic, information-constrained real-world environments.
- Abstract（参考訳）: インテリジェントなパラダイムとしてのマルチエージェント強化学習は、複雑なシステム内での協調的な意思決定を可能にする。
しかし、既存のアプローチはエージェント間の明示的なアクション交換に頼り、実際のエンジニアリング環境では、通信の制約、遅延、エネルギー消費、信頼性の要求のため、しばしば実用的ではないアクション値関数を評価する。
本稿では,エージェントの振る舞いを推論するために,行動推定ニューラルネットワークを用いたマルチエージェント強化学習フレームワークを提案する。
軽量な行動推定モジュールを統合することにより、各エージェントは、局所的に観測可能な情報のみを使用して、近隣エージェントの行動を推測し、明示的な行動共有なしに協調的な政策学習を可能にする。
このアプローチは標準のTD3アルゴリズムと完全に互換性があり、大規模マルチエージェントシステムにスケーラブルである。
工学的応用レベルでは、このフレームワークは2つのロボットアームが協調的にオブジェクトを持ち上げるという、デュアルアームのロボット操作タスクで実装され、検証されている。
実験により,本手法は,情報基盤への依存を低減しつつ,実世界のロボットシステムの堅牢性と展開可能性を大幅に向上させることを示した。
全体として、この研究は、分散化されたマルチエージェント人工知能システムの開発を前進させ、AIが動的で情報に制約された現実世界環境で効果的に動作できるようにする。
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