独立関数近似を用いたマルコフゲームにおけるRL

แนวคิดหลัก

複数エージェントのマルコフゲームにおける効率的な均衡学習アルゴリズムの提案と解析。

บทคัดย่อ

• 複数エージェントの強化学習における課題と新しいアルゴリズムの提案。
• ローカルアクセスモデルを使用したLin-Confident-FTRLアルゴリズムの詳細な説明。
• サンプリングプロトコルとしてオンライン、ランダム、ローカルアクセスモデルの比較。
• アルゴリズムの理論的結果とサンプリング複雑性に関する議論。

สถิติ

Lin-Confident-FTRLはε-CCEをO(ε^-2)で学習します。
サンプリング複雑性は˜O(min{ log(S)/d, maxi Ai}d3H6m2ε−2)です。

คำพูด

"Recent works have attempted to solve this problem by employing independent linear function classes to approximate the marginal Q-value for each agent."
"Can we design more sample-efficient algorithms for MARL with independent linear function approximation under stronger access models?"

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

RL en Markov Games with Independent Function Approximation

by Junyi Fan,Yu... ที่ arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11544.pdf

สอบถามเพิ่มเติม

どうすればより強力なアクセスモデル下で独立した線形関数近似を使用したMARL向けのサンプリング効率の高いアルゴリズムを設計できますか？

この論文では、ローカルアクセスモデルに基づく新しいアルゴリズムLin-Confident-FTRLが提案されています。このアルゴリズムは、各エージェントがコアセット内でポリシー学習を行い、不確実な状態に遭遇するたびに探索手順をトリガーしてコアセットを拡張し、学習プロセスを再開します。さらに、多エージェント学習サブルーチンや単一エージェント学習サブルーチンなどの機能も組み込まれており、効果的なマーコフ決定過程（MDP）の近似と最適化が可能です。