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Daily Arxiv

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Causal Knowledge Transfer for Multi-Agent Reinforcement Learning in Dynamic Environments

Created by
  • Haebom

作者

Kathrin Korte, Christian Medeiros Adriano, Sona Ghahremani, Holger Giese

概要

この論文は、異常な環境におけるマルチエージェント強化学習（MARL）の知識遷移問題を解決するための因果的知識遷移フレームワークを提示します。変化する目標を持つ異常な環境では、エージェント間の効果的な知識の移行は困難な課題です。この研究は、エージェントが環境内のパスの簡潔な因果的表現を学習して共有できるようにします。新しい障害物など環境変化発生時のエージェント間の衝突を因果的介入としてモデル化し、これを回復行動シーケンス（マクロ）として実装し、障害物を迂回し、目標達成確率を高めます。この回復行動マクロは、再訓練なしに他のエージェントからオンラインで配信され、ローカル状況情報（衝突）を使用したルックアップモデルクエリとして適用されます。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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異常な環境に適応すると、異機種の目標を持つエージェントは、ランダムなナビゲーションと完全に再訓練されたポリシーの間の約半分のパフォーマンスの差を減らすことができます。
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因果的知識転移の効果は、環境の複雑さとエージェントの異機種目標との間の相互作用に依存することを明らかにする。
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再訓練なしにオンラインで知識を移行し、効率を高めるための新しい方法を紹介します。
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Limitations:
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提示された方法の性能は、環境の複雑さとエージェントの目標の不均一性に依存し、すべての状況で一貫したパフォーマンスを保証できない可能性があります。
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ルックアップモデルの性能はシステム全体の性能に大きな影響を及ぼす可能性があり、ルックアップモデルの設計と学習に関するさらなる研究が必要です。
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さまざまな種類の環境とエージェントの一般化パフォーマンスに関する追加の実験と分析が必要です。
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