論文の概要: Multi-Agent Reinforcement Learning with Submodular Reward

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06810v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 19:17:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:13.117687
• Title: Multi-Agent Reinforcement Learning with Submodular Reward
• Title（参考訳）: 部分モジュラー・リワードを用いたマルチエージェント強化学習
• Authors: Wenjing Chen, Chengyuan Qian, Shuo Xing, Yi Zhou, Victoria Crawford,
• Abstract要約: 協調型マルチエージェント強化学習(MARL)について検討した。 提案手法は,サンプルの効率と後悔の束縛を保証できるアルゴリズムを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.561267501457281
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we study cooperative multi-agent reinforcement learning (MARL) where the joint reward exhibits submodularity, which is a natural property capturing diminishing marginal returns when adding agents to a team. Unlike standard MARL with additive rewards, submodular rewards model realistic scenarios where agent contributions overlap (e.g., multi-drone surveillance, collaborative exploration). We provide the first formal framework for this setting and develop algorithms with provable guarantees on sample efficiency and regret bound. For known dynamics, our greedy policy optimization achieves a $1/2$-approximation with polynomial complexity in the number of agents $K$, overcoming the exponential curse of dimensionality inherent in joint policy optimization. For unknown dynamics, we propose a UCB-based learning algorithm achieving a $1/2$-regret of $O(H^2KS\sqrt{AT})$ over $T$ episodes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 協調型マルチエージェント強化学習(MARL)について検討する。 付加的な報酬を持つ標準的なMARLとは異なり、サブモジュール報酬はエージェントのコントリビューションが重複する現実的なシナリオをモデル化する。 この設定のための最初の公式なフレームワークを提供し、サンプル効率と後悔の束縛を保証できるアルゴリズムを開発します。 既知の力学について、我々のグリーディポリシ最適化は、合同ポリシー最適化に固有の次元性の指数的呪いを克服し、エージェント数$K$の多項式複雑性を伴う1/2$-近似を達成する。 未知のダイナミクスに対して、UCBに基づく学習アルゴリズムを提案し、$O(H^2KS\sqrt{AT})$$$1/2$-regretを達成した。

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