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J-GLOBAL ID：202202260626868108   整理番号：22A0321621

部分的に観測可能なマルチエージェント意思決定の形式的モデルの再考【JST・京大機械翻訳】

Rethinking formal models of partially observable multiagent decision making

著者 (5件)： Kovarik Vojtech (AI Center, FEE, Czech Technical University in Prague, Technicka 2, Prague, 166 27, Czech Republic) ,  Schmid Martin (DeepMind, Alberta, Edmonton, Canada) ,  Burch Neil (DeepMind, Alberta, Edmonton, Canada) ,  Bowling Michael (DeepMind, Alberta, Edmonton, Canada) ,  Lisy Viliam (AI Center, FEE, Czech Technical University in Prague, Technicka 2, Prague, 166 27, Czech Republic)
資料名： Artificial Intelligence  (Artificial Intelligence)
巻： 303  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0180C  ISSN： 0004-3702  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 部分的に観察可能な環境におけるマルチエージェント意思決定は,通常,ゲーム理論における拡張型ゲーム(EFG)またはマルチエージェント強化学習(MARL)における部分観測確率ゲーム(POSG)としてモデル化される。現在の状況の1つの問題は,ほとんどの実際的問題が両方の形式でモデル化できることであるが,2つのモデルの関係は不明であり,2つのコミュニティ間のアイデアの移動を妨げる。第2の問題は,EFGが最近重要なアルゴリズム進歩を見たが,それらの古典的形式化は,分解のまわりのような根底にあるアイデアの効率的提示に不適当である。第1の課題を解決するため,プライベートと公衆の観測を区別し,それによって分解を大きく単純化するPOSG定式化のマイナーな修正である,因数的観測確率ゲーム(FOSG)を導入した。第2の課題を改善するために,FOSGsとPOSGsがEFGに自然に接続されていることを示した:FOSGをそのツリー形式に「非回転」によって,EFGを得る。逆に,任意の完全-再現可能EFGは,この方法でいくつかの基礎となるFOSGに対応する。さらに,この関係は,分解によるモデルの問題に対する暗黙的応答として最近現れる古典的EFG形式化に対するいくつかの小さな修正を正当化する。最後に,FOSGフレームワークにおける3つの重要なEFG技術,すなわち,偽造的レグレット最小化,シーケンス形式,および分解を提示することによって,EFGとMARLの間のアイデアの移動を例示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *意思決定 ,  簡素化 ,  ゲーム ,  ゲーム理論 ,  コミュニティ ,  モデリング ,  マイナ ,  問題 ,  定式化 ,  *エージェント ,  強化学習
準シソーラス用語： 不完全情報ゲーム ,  改竄 ,  確率ゲーム ,  *マルチエージェント , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 不完全情報ゲーム ,  マルチエージェント強化学習 ,  広範な形式ゲーム ,  部分的に観測可能な確率ゲーム ,  公共情報 ,  分解

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ゲーム理論  (KA03060T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 観測 ,  マルチエージェント ,  意思決定 ,  モデル