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大規模ヘテロジニアス多エージェントシステムにおける協調問題を解決するために、優先順位付けリーグ強化学習手法を提案する。
Tiivistelmä
本論文では、大規模ヘテロジニアス多エージェントシステムにおける協調問題に取り組むため、優先順位付けリーグ強化学習(PHLRL)手法を提案している。
PHLRL の主な特徴は以下の通りである:
リーグ学習: 多様なポリシーを持つエージェントとの協調を通じて、ロバストな協調ポリシーを学習する。リーグはエージェントの過去のポリシーを保持し、新しいポリシーの最適化に活用する。
優先順位付けポリシー勾配: 異なるエージェントタイプ間の性能差を補償するため、サンプルの優先順位付けを行う。これにより、重要なエージェントタイプの学習を安定化させる。
実験では、大規模ヘテロジニアス協調タスクベンチマーク(LSHC)を用いて、PHLRL が既存手法に比べて優れた性能を示すことを確認した。また、PHLRL は大規模な問題設定にも適用可能であることを示した。
Tilastot
大規模ヘテロジニアス多エージェントシステムには、エージェントの能力や数、行動空間の違いが存在し、これらの非定常性が性能に大きな影響を及ぼす。
重要なエージェントタイプの数が少ない場合、状態価値の推定が不安定になり、全体の学習プロセスを不安定化させる可能性がある。
大規模システムでは、エージェント間の通信が制限されるため、分散実行パラダイムが好ましい。また、エージェントポリシーのロバスト性が重要である。
Lainaukset
大規模ヘテロジニアス多エージェントシステムには、現実世界に存在する様々な要因が考慮されている。
異なるエージェントタイプの数の不均衡は、強化学習プロセスにおける異種エージェント間の協調に格差を生み出す。