モデルベースマルチエージェント強化学習:最近の進歩と展望【JST・京大機械翻訳】

Wang Xihuai; Zhang Zhicheng; Zhang Weinan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209667621519 整理番号：22P0307253

モデルベースマルチエージェント強化学習:最近の進歩と展望【JST・京大機械翻訳】

Model-based Multi-agent Reinforcement Learning: Recent Progress and Prospects

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発行年： 2022年03月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月20日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最近,複数の参加者を含む逐次意思決定問題に取り組むマルチエージェント強化学習(MARL)において,著しい進歩が達成される。しかし,MARLは効果的な訓練のために多数のサンプルを必要とする。他方,モデルベースの方法は,サンプル効率の有望な利点を達成することが示された。しかし,MARLに対するモデルベースの方法の試みは,ごく最近非常に始まった。本論文は,理論解析,アルゴリズム,および応用を含むモデルベースのMARLに関する既存の研究のレビューを提示して,モデルベースのMARLの長所と可能性を分析した。特に,著者らは,アルゴリズムの詳細な分類を提供し,マルチエージェントシナリオに固有の課題に従って,各アルゴリズムに対する賛否を指摘した。また,この分野の今後の発展に対する有望な方向についても概説する。【JST・京大機械翻訳】

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