論文の概要: Unveiling Complex Collective Behaviors from Simple Rewards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.12861v1
• Date: Tue, 14 Jul 2026 15:11:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-15 17:08:30.18179
• Title: Unveiling Complex Collective Behaviors from Simple Rewards
• Title（参考訳）: 単純逆流による複雑集合挙動の解離
• Abstract要約: マルチエージェント強化学習は、ロボット群にとって大きな可能性を秘めている。 複雑な群れの振る舞いは、明白なアセンションのインセンティブなしで単純な報酬から驚くほど現れます。 本稿では,本プロセスにおける隠蔽機構を明らかにすることを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.567973209074513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-agent Reinforcement Learning (MARL) holds great potential for robot swarms, but the black-box nature of neural policies complicates strategic analysis, limiting multi-robot applications. Furthermore, complex swarm behaviors can surprisingly emerge from simple rewards without explicit aggregation incentives. Unveiling the mechanisms behind this emergence is critical, but the disconnection between simple rewards and collective behaviors exacerbates interpretability challenges. This paper aims to reveal the hidden mechanisms in this process. We propose a two-stage EEC (\LinkIII) explanatory framework. This includes a novel analytical tool called the Agent Response Map (ARM), which reveals agents' decision-making patterns across space and identifies regions of aggregation and avoidance. ARM reveals that the robots implicitly learn the geometric fields of the environment and utilize these structures as desired targets for coordinated movement. We validate this finding across two distinct tasks: a cooperative multi-robot shape assembly and a competitive predator-prey pursuit-evasion. 1) In the cooperative task, ARM identifies the unoccupied target interior as the desired destination for robot navigation. As the center becomes occupied, this target region automatically shifts toward the boundary, demonstrating the robots' capacity to autonomously explore unoccupied areas. 2) In the competitive task, ARM surprisingly identifies the boundary of the predators' Voronoi diagram as the convergence destination for prey agents. Together, these two tasks demonstrate the capability of ARM to discover the hidden geometric structures underlying MARL policies in robot swarms.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント強化学習(MARL)は、ロボット群にとって大きな可能性を秘めているが、ニューラルポリシーのブラックボックスの性質は、戦略分析を複雑にし、マルチロボットアプリケーションを制限している。 さらに、複雑な群れの振る舞いは、明示的なアグリゲーションインセンティブなしで単純な報酬から驚くほど現れます。 この出現の背後にあるメカニズムの解明は重要であるが、単純な報酬と集団的行動の切り離しは、解釈可能性の課題を悪化させる。 本稿では,本プロセスにおける隠蔽機構を明らかにすることを目的とする。 本稿では,2段階のEEC(\LinkIII)説明フレームワークを提案する。 これには、エージェント応答マップ(ARM)と呼ばれる新しい分析ツールが含まれており、エージェントの空間横断的な意思決定パターンを明らかにし、集約と回避の領域を特定する。 ARMは、ロボットが環境の幾何学的分野を暗黙的に学習し、これらの構造を協調運動の望ましいターゲットとして利用することを明らかにした。 協調型マルチロボット形状組立体と競合型捕食者・捕食者追従回避の2つのタスクにまたがってこの発見を検証した。 1) 協調作業において, ARM はロボットナビゲーションの目的とする目的として, 被占領対象の内装を識別する。 中心が占有されると、この目標領域は自動的に境界に向かって移動し、無人領域を自律的に探索するロボットの能力を示す。 2)競争課題において,ARMは捕食者のヴォロノワ図の境界を捕食者の収束目的地として驚くほど特定する。 これら2つのタスクは、ロボット群におけるMARLポリシーの根底にある隠れた幾何学的構造を発見するためのARMの能力を示す。

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