Attention-Driven Multi-Agent Reinforcement Learning: Enhancing Decisions with Expertise-Informed Tasks

要約

このホワイトペーパーでは、ドメイン知識とアテンションベースのポリシーメカニズムの統合を通じてマルチエージェント強化学習 (MARL) を強化するための代替アプローチを紹介します。
私たちの方法論は、分野固有の専門知識を学習プロセスに組み込むことに焦点を当てており、これにより協調的な行動の開発が簡素化されます。
このアプローチは、エージェントが複雑なタスクの重要な側面に集中できるようにすることで、MARL に通常伴う複雑さと学習オーバーヘッドを軽減し、学習曲線を最適化することを目的としています。
注意メカニズムの利用は、私たちのモデルにおいて重要な役割を果たします。
これにより、動的なコンテキスト データと微妙なエージェントのやり取りを効果的に処理できるようになり、より洗練された意思決定が可能になります。
スタンフォード インテリジェント システム研究所 (SISL) の追求や多粒子環境 (MPE) のシンプル スプレッドなどの標準的な MARL シナリオに適用すると、私たちの手法は学習効率と協調行動の有効性の両方を向上させることが示されています。
この結果は、私たちの注意ベースのアプローチが、アクション レベルでドメイン固有の知識を統合し、MARL トレーニング プロセスの効率を向上させるための実行可能なアプローチとなり得ることを示しています。

要約(オリジナル)

In this paper, we introduce an alternative approach to enhancing Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) through the integration of domain knowledge and attention-based policy mechanisms. Our methodology focuses on the incorporation of domain-specific expertise into the learning process, which simplifies the development of collaborative behaviors. This approach aims to reduce the complexity and learning overhead typically associated with MARL by enabling agents to concentrate on essential aspects of complex tasks, thus optimizing the learning curve. The utilization of attention mechanisms plays a key role in our model. It allows for the effective processing of dynamic context data and nuanced agent interactions, leading to more refined decision-making. Applied in standard MARL scenarios, such as the Stanford Intelligent Systems Laboratory (SISL) Pursuit and Multi-Particle Environments (MPE) Simple Spread, our method has been shown to improve both learning efficiency and the effectiveness of collaborative behaviors. The results indicate that our attention-based approach can be a viable approach for improving the efficiency of MARL training process, integrating domain-specific knowledge at the action level.

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