다양한 에이전트 간 협력을 위한 확장 가능한 이종 다중 에이전트 강화학습

Core Concepts

본 연구는 다양한 에이전트 간 협력을 위해 확장 가능한 이종 다중 에이전트 강화학습 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 에이전트 수가 변화하는 상황에서도 유연한 역할 분담과 협력이 가능하다.

Abstract

본 연구는 다중 에이전트 강화학습(MARL) 분야에서 확장 가능성과 이종성을 동시에 해결하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 기존 MARL 방법들은 에이전트 수가 변화하는 상황에서 성능이 저하되거나 에이전트 간 이종성을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있었다. 제안하는 SHPPO 프레임워크는 다음과 같은 특징을 가진다: 잠재 네트워크를 통해 각 에이전트의 전략 패턴을 적응적으로 학습하고, 이를 기반으로 에이전트별 이종 레이어를 생성한다. 대부분의 네트워크 파라미터를 공유하여 확장성을 확보하면서도, 이종 레이어를 통해 에이전트 간 이종성을 반영한다. 실험 결과, SHPPO는 기존 방법들에 비해 원본 과제와 새로운 에이전트 수가 변화한 과제에서 모두 우수한 성능을 보였다.

Stats

제안하는 SHPPO 방법은 기존 MAPPO 및 HAPPO 방법에 비해 StarCraft Multi-Agent Challenge (SMAC) 및 Google Research Football (GRF) 환경에서 더 높은 승률과 점수율을 달성했다. SHPPO는 에이전트 수가 변화한 새로운 과제에서도 기존 방법들보다 우수한 제로샷 확장성을 보였다.

Quotes

"본 연구는 다중 에이전트 강화학습(MARL) 분야에서 확장 가능성과 이종성을 동시에 해결하는 새로운 프레임워크를 제안한다." "제안하는 SHPPO 프레임워크는 잠재 네트워크를 통해 각 에이전트의 전략 패턴을 적응적으로 학습하고, 이를 기반으로 에이전트별 이종 레이어를 생성한다."

Key Insights Distilled From

Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning for Zero-Shot Scalable Collaboration

by Xudong Guo,D... at arxiv.org 04-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03869.pdf

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