時変相関信号を考慮した平均場ゲームにおけるモデル模倣学習

Основні поняття

本研究では、時変相関信号を考慮した一般的な平均場相関均衡(AMFCE)概念を提案し、この概念に基づいた新しい模倣学習フレームワーク(CMFIL)を開発した。CMFIL は、専門家の行動を模倣するだけでなく、相関デバイスも同時に回復することができる。理論的には、CMFIL によって回復された方策と専門家方策の性能差が多項式オーダーで抑えられることを示した。実験的にも、CMFIL が既存の平均場ゲーム模倣学習手法を大きく上回ることを示した。

Анотація

本研究では、時変相関信号を考慮した一般的な平均場相関均衡(AMFCE)概念を提案した。AMFCE は、外部の相関信号が全体集団の行動に影響を与える現実世界のシナリオをうまくモデル化できる。
具体的には、以下の点が主な貢献である:

1. AMFCE概念の提案:

• 従来の平均場相関均衡(MFCE)概念は、相関信号が時間に依存しないという制限があったが、AMFCE概念では相関信号が時変であることを考慮している。
• AMFCE概念の存在性を示し、MFNE がAMFCEのサブクラスであることを証明した。

2. CMFIL フレームワークの提案:

• AMFCE概念に基づいた新しい模倣学習フレームワークCMFILを提案した。
• CMFIL は、専門家の方策とともに相関デバイスも同時に回復することができる。
• 回復された方策の性能差が多項式オーダーで抑えられることを理論的に示した。

3. 実験的評価:

• 数値実験と実世界の交通流予測タスクで、CMFILが既存の平均場ゲーム模倣学習手法を大きく上回ることを示した。
• 相関デバイスの回復精度も高いことを確認した。

以上のように、本研究は時変相関信号を考慮した一般的な平均場ゲームの均衡概念を提案し、それに基づいた新しい模倣学習フレームワークを開発した。これにより、より現実世界に即した大規模集団行動のモデル化と予測が可能になると期待される。

Статистика

交通ネットワークにおける交通流予測の対数損失は、提案手法CMFIL が0.052~1.599であるのに対し、既存手法MFIRL は7.482~12.346、MFAIRL は4.537~12.477と大きかった。
Flockタスクにおいて、提案手法CMFILの対数損失は0.002~0.045であるのに対し、既存手法MFIRL は3.847~11.687、MFAIRL は0.000~35.253と大きかった。

Цитати

"本研究では、時変相関信号を考慮した一般的な平均場相関均衡(AMFCE)概念を提案した。AMFCE は、外部の相関信号が全体集団の行動に影響を与える現実世界のシナリオをうまくモデル化できる。"
"CMFIL は、専門家の方策とともに相関デバイスも同時に回復することができる。回復された方策の性能差が多項式オーダーで抑えられることを理論的に示した。"

Ключові висновки, отримані з

Correlated Mean Field Imitation Learning

by Zhiyu Zhao,N... о arxiv.org 04-16-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.09324.pdf

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