論文の概要: A Multi-Agent system for Multi-Objective constrained optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.20236v1
• Date: Thu, 18 Jun 2026 13:47:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-19 18:23:39.889096
• Title: A Multi-Agent system for Multi-Objective constrained optimization
• Title（参考訳）: 多目的制約最適化のためのマルチエージェントシステム
• Authors: Federica Filippini,
• Abstract要約: 本稿では,マルチエージェントRLによるバランス問題へのアプローチであるMAMOを提案する。 MAMOは、学習問題として報酬重みの選択を定式化することにより、目的設計からタスク実行を分離する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22561862507101035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many decision-making problems in computing and networking systems can be naturally formulated as cost-minimization problems under performance constraints. In dynamic environments, reinforcement learning (RL) is often used to solve such problems at runtime by embedding both costs and constraint violations into a single scalar reward through weighted penalty terms, following a Lagrangian-inspired formulation. However, in this context the behavior of the learned policy critically depends on the choice of these weights, which are typically selected manually. This makes it difficult to identify an appropriate trade-off between optimizing the primary objective and effectively avoiding constraint violations, particularly in non-stationary environments where their relative importance may change. This paper presents MAMO (Multi-Agent system for Multi-Objective constrained optimization), an approach to tackle this balancing problem through multi-agent RL. MAMO decouples task execution from objective design by formulating the selection of reward weights as a learning problem, providing a !rst step towards more autonomous and robust RL-based solutions for constrained optimization problems in dynamic environments.
• Abstract（参考訳）: コンピューティングやネットワークシステムにおける多くの意思決定問題は、性能制約下でのコスト最小化問題として自然に定式化することができる。 動的環境において、強化学習(RL)は、コストと制約違反の両方を重み付きペナルティ項によって単一のスカラー報酬に埋め込むことによって、実行時にそのような問題を解決するためにしばしば用いられる。 しかし、この文脈では、学習されたポリシーの振る舞いは、通常手動で選択されるこれらの重みの選択に批判的に依存する。 これにより、特に相対的な重要性が変わる可能性のある非定常環境において、主目的の最適化と制約違反の効果的回避との間の適切なトレードオフを特定することが困難になる。 本稿では,多目的制約最適化のためのMAMO(Multi-Agent System for Multi-Objective constrained Optimization)を提案する。 MAMOは、学習問題として報酬重みの選択を定式化し、目的設計からタスク実行を分離し、! rst は動的環境における制約付き最適化問題に対するより自律的で堅牢な RL ベースのソリューションへと進む。

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