非定常マルチエージェント強化学習のための黒箱アプローチ

מושגי ליבה

非定常環境下でのマルチエージェントシステムにおける均衡の学習に取り組む。既存の単一エージェントの非定常強化学習アルゴリズムを拡張することの困難さを指摘し、柔軟な黒箱アプローチを提案する。

תקציר

本研究は、非定常マルチエージェント環境下での均衡の学習に取り組んでいる。

まず、非定常単一エージェントの強化学習アルゴリズムをマルチエージェントに拡張することの困難さを指摘している。具体的には、バンディット型のフィードバックでは勾配推定が困難であり、また均衡の非一意性により検査ベースのアルゴリズムも適用が難しいことを示している。

そこで本研究では、柔軟な黒箱アプローチを提案する。この手法は、定常環境下での均衡学習アルゴリズムを活用しつつ、非定常性に適応できるように拡張するものである。

提案手法には2つのバージョンがある。まず、非定常性の予算が既知の場合は、学習と固定コミットの繰り返しによって、e
O(∆1/4T 3/4)の動的レグレットを達成できる。ここで∆は非定常性の度合いを表す。

次に、非定常性の予算が未知の場合は、マルチスケールのテストスケジューリングを用いて、e
O(∆1/5T 4/5)の動的レグレットを達成できる。

これらの手法は、基底アルゴリズムの性質を継承しつつ、非定常性にも適応できるという特徴を持つ。具体的には、エージェント数の呪いを回避でき、分散化も可能である。

סטטיסטיקה

非定常性の度合いを表す総変動∆が既知の場合、提案手法のレグレット上界は e
O(∆1/4T 3/4)である。
非定常性の度合いが未知の場合、提案手法のレグレット上界は e
O(∆1/5T 4/5)である。

ציטוטים

なし

תובנות מפתח מזוקקות מ:

A Black-box Approach for Non-stationary Multi-agent Reinforcement Learning

by Haozhe Jiang... ב- arxiv.org 05-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.07465.pdf

שאלות מעמיקות

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