論文の概要: MAGIC: Multi-Step Advantage-Gated Causal Influence for Multi-agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01805v1
• Date: Sun, 03 May 2026 10:05:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.946612
• Title: MAGIC: Multi-Step Advantage-Gated Causal Influence for Multi-agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: MAGIC:マルチステップアドバンテージ強化学習における因果関係の影響
• Authors: Haohan Yu, Jinmiao Cong, Shengzhi Wang, Lu Wang, Chanjuan Liu,
• Abstract要約: MAGICはエージェント間の多段階因果関係を抽出し、固有報酬に選択的に変換するフレームワークである。 MPEやSMAC/SMACv2など、標準的なMARLベンチマークやタスクファミリでの実験では、MAGICが最先端の手法よりも大幅に優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.921926002713527
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A key challenge in multi-agent reinforcement learning (MARL) lies in designing learning signals that effectively promote coordination among agents. Designing such signals necessitates the ability to quantify the true, long-term causal influence between agents. To address this, we introduce Multi-step Advantage-Gated Interventional Causal MARL (MAGIC), a framework that extracts multi-step causal influences between agents and selectively converts them into intrinsic rewards. MAGIC uses causal intervention with conditional mutual information to quantify long-horizon agent influence, and introduces an advantage-based gating mechanism to ensure exploration is directed toward beneficial, goal-aligned behaviors. Experiments across multiple standard MARL benchmarks and task families, including MPE and SMAC/SMACv2, demonstrate that MAGIC outperforms state-of-the-art methods by a significant margin, achieving an improvement of at least 10.1% in the main evaluation metric.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント強化学習(MARL)における鍵となる課題は、エージェント間の協調を効果的に促進する学習信号の設計である。 このようなシグナルを設計するには、エージェント間の真の長期的な因果関係を定量化する能力が必要である。 そこで本稿では,エージェント間の多段階因果関係を抽出し,固有報酬に選択的に変換するフレームワークであるMulti-step Advantage-Gated Interventional Causal MARL(MAGIC)を紹介する。 MAGICは、条件付き相互情報による因果的介入を用いて、長距離エージェントの影響を定量化し、探索が有益で目標に沿った行動に向けられるように、有利なゲーティング機構を導入する。 MPEやSMAC/SMACv2など、複数の標準的なMARLベンチマークやタスクファミリに対する実験では、MAGICが最先端の手法よりもかなりのマージンで優れており、主評価基準では少なくとも10.1%の改善が達成されている。

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