論文の概要: Communication Methods in Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12886v1
• Date: Mon, 19 Jan 2026 09:39:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.839201
• Title: Communication Methods 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コミュニケーション手法
• Authors: Christoph Wittner,
• Abstract要約: 本稿では,マルチエージェント強化学習におけるコミュニケーション技術の概要について述べる。 このトピックに関する29の出版物の詳細な分析により、明示的、暗黙的、注目的、グラフ的、階層的/ロール的コミュニケーションの長所と短所が評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-agent reinforcement learning is a promising research area that extends established reinforcement learning approaches to problems formulated as multi-agent systems. Recently, a multitude of communication methods have been introduced to this field to address problems such as partially observable environments, non-stationarity, and exponentially growing action spaces. Communication further enables efficient cooperation among all agents interacting in an environment. This work aims at providing an overview of communication techniques in multi-agent reinforcement learning. By an in-depth analysis of 29 publications on this topic, the strengths and weaknesses of explicit, implicit, attention-based, graph-based, and hierarchical/role-based communication are evaluated. The results of this comparison show that there is no general, optimal communication framework for every problem. On the contrary, the choice of communication depends heavily on the problem at hand. The comparison also highlights the importance of communication methods with low computational overhead to enable scalability to environments where many agents interact. Finally, the paper discusses current research gaps, emphasizing the need for standardized benchmarking of system-level metrics and improved robustness under realistic communication conditions to enhance the real-world applicability of these approaches.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント強化学習は,マルチエージェントシステムとして定式化された問題に対する確立された強化学習アプローチを拡張する,有望な研究分野である。 近年, 部分的に観測可能な環境, 非定常性, 指数関数的に増大する行動空間などの問題に対処するために, 様々な通信手法が導入されている。 コミュニケーションにより、環境の中で相互作用するすべてのエージェント間の効率的な協調が可能になる。 本研究の目的は,マルチエージェント強化学習におけるコミュニケーション技術の概要を提供することである。 このトピックに関する29の出版物の詳細な分析により、明示的、暗黙的、注目的、グラフ的、階層的/ロール的コミュニケーションの長所と短所が評価される。 この比較結果から,全ての問題に対して汎用的かつ最適なコミュニケーション・フレームワークが存在しないことが明らかとなった。 逆に、コミュニケーションの選択は、手元にある問題に大きく依存する。 この比較はまた、多くのエージェントが相互作用する環境へのスケーラビリティを実現するために、計算オーバーヘッドの少ない通信方法の重要性を強調している。 最後に、システムレベルのメトリクスの標準化ベンチマークの必要性を強調し、現実的な通信条件下での堅牢性を改善し、これらのアプローチの現実的な適用性を高めることを目的として、現在の研究ギャップについて論じる。

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