多様性を持つシステムニューラルネットワーク: 多エージェント学習における行動の異質性の測定

多様性は自然システムにおける回復力を高めることが進化科学から示されているが、従来の多エージェント強化学習手法では均質性を強制することで学習サンプル効率を高めてきた。学習エージェントが均質な方策に制限されない場合、個体が多様な行動を発達させ、システムに相補的な効果をもたらすことがある。しかし、行動の多様性を定量化する手法は驚くほど少ない。そのような手法を開発することで、集合型人工知能における多様性の影響を理解し、その制御を可能にすることができる。