Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

Bi-level Mean Field: Dynamic Grouping for Large-Scale MARL

Created by
  • Haebom

저자

Yuxuan Zheng, Yihe Zhou, Feiyang Xu, Mingli Song, Shunyu Liu

개요

본 논문은 대규모 다중 에이전트 강화학습(MARL)에서 차원의 저주 문제를 해결하기 위해 이중 수준 평균장(BMF) 기법을 제안합니다. 기존 평균장(MF) 방법은 에이전트 간 상호작용을 단순화하여 계산 복잡도를 줄이지만, 개별 에이전트의 차이를 고려하지 못하는 한계가 있습니다. BMF는 변분 오토인코더(VAE)를 이용하여 에이전트를 동적으로 그룹핑하고, 그룹 간 및 그룹 내 상호작용을 이중 수준으로 모델링함으로써 개별 에이전트의 다양성을 포착하고 집계 노이즈를 완화합니다. 다양한 실험을 통해 BMF가 기존 최첨단 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였습니다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
대규모 MARL에서 차원의 저주 문제를 효과적으로 완화하는 새로운 방법 제시.
◦
VAE 기반 동적 그룹핑을 통해 에이전트 다양성을 고려하여 성능 향상.
◦
이중 수준 상호작용 모델링으로 집계 노이즈 감소 및 정확도 향상.
◦
기존 최첨단 방법보다 우수한 실험 결과 도출.
◦
공개 소스 코드 제공을 통해 재현성 및 확장성 확보.
•
한계점:
◦
VAE 기반 그룹핑의 최적 그룹 크기 및 그룹 수 결정에 대한 추가 연구 필요.
◦
다양한 환경 및 에이전트 유형에 대한 일반화 성능 평가 필요.
◦
이중 수준 상호작용 모델링의 계산 복잡도 증가 가능성 및 그에 대한 효율적인 최적화 방안 모색 필요.
👍
Made with Slashpage