論文の概要: Breakthrough the Suboptimal Stable Point in Value-Factorization-Based Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05297v1
• Date: Tue, 07 Apr 2026 01:05:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.554866
• Title: Breakthrough the Suboptimal Stable Point in Value-Factorization-Based Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 価値ファクトリゼーションに基づくマルチエージェント強化学習における準最適安定点のブレークスルー
• Authors: Lesong Tao, Yifei Wang, Haodong Jing, Jingwen Fu, Miao Kang, Shitao Chen, Nanning Zheng,
• Abstract要約: 一般の場合、値分解のポテンシャル収束を特徴付ける安定点を導入する。 非最適安定点が性能の低下の主な原因であることを示す。 本稿では,MRVF(Multi-Round Value Factorization)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.92643622013714
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Value factorization, a popular paradigm in MARL, faces significant theoretical and algorithmic bottlenecks: its tendency to converge to suboptimal solutions remains poorly understood and unsolved. Theoretically, existing analyses fail to explain this due to their primary focus on the optimal case. To bridge this gap, we introduce a novel theoretical concept: the stable point, which characterizes the potential convergence of value factorization in general cases. Through an analysis of stable point distributions in existing methods, we reveal that non-optimal stable points are the primary cause of poor performance. However, algorithmically, making the optimal action the unique stable point is nearly infeasible. In contrast, iteratively filtering suboptimal actions by rendering them unstable emerges as a more practical approach for global optimality. Inspired by this, we propose a novel Multi-Round Value Factorization (MRVF) framework. Specifically, by measuring a non-negative payoff increment relative to the previously selected action, MRVF transforms inferior actions into unstable points, thereby driving each iteration toward a stable point with a superior action. Experiments on challenging benchmarks, including predator-prey tasks and StarCraft II Multi-Agent Challenge (SMAC), validate our analysis of stable points and demonstrate the superiority of MRVF over state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: MARLの一般的なパラダイムである値分解は、理論的およびアルゴリズム的なボトルネックに直面している。 理論的には、既存の分析は最適なケースに主眼を置いているため、これを説明できない。 このギャップを埋めるために、一般の場合の値分解の潜在的収束を特徴付ける安定点という新しい理論概念を導入する。 既存手法における安定点分布の解析を通して、最適でない安定点が性能の低下の主な原因であることを明らかにする。 しかしアルゴリズム的には、最適作用を一意の安定点にすることはほぼ不可能である。 対照的に、不安定な動作をレンダリングすることで、反復的に準最適動作をフィルタリングすることは、大域的最適性のためのより実践的なアプローチとして出現する。 そこで我々は,MRVF(Multi-Round Value Factorization)フレームワークを提案する。 具体的には、予め選択した動作に対する非負のペイオフインクリメントを測定することで、MRVFは劣った動作を不安定な点に変換し、各イテレーションを優れた動作で安定な点へ駆動する。 捕食者捕食作業やStarCraft II Multi-Agent Challenge (SMAC) を含む挑戦的ベンチマークの実験は、安定点の解析を検証し、最先端の手法よりもMRVFの方が優れていることを示す。

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