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J-GLOBAL ID：202202270239923341   整理番号：22A1079881

スパース報酬のマルチエージェント強化学習における優先度付き経験再生の導入

Applying prioritized experience replay in multiagent reinforcement learning for sparse reward

著者 (2件)： LI Zongyue (早稲田大 基幹理工) ,  菅原俊治 (早稲田大 基幹理工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 382(AI2021 12-25)  ページ： 65-70 (WEB ONLY)  発行年： 2022年02月21日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,スパース報酬のマルチエージェント強化学習問題において,好奇心探索に優先度付き経験再生を統合した手法を提案する.これまでのマルチエージェント強化学習の研究では密な報酬設計に依存した手法が多く提案された.しかし,報酬がスパースな環境においてマルチエージェントの学習はまだ困難である.本研究では,スパース報酬のマルチエージェント協調問題について,既存の好奇心探索をマルチエージェント環境に拡張した手法を二つのスパース報酬設定のタスクで性能を評価する.また,これらの手法をベースに,より効率的な優先度付き経験再生を追加する.提案手法と既存手法との比較実験を行い,既存手法より報酬獲得の効率が高い結果と性能が下がる結果がそれぞれ得られたことを報告し,この結果を検討する.(著者抄録)

シソーラス用語： *エージェント ,  *強化学習 ,  性質 ,  賃金 ,  *優先度 ,  関数 ,  評価 ,  協力 ,  情動 ,  マルチエージェント ,  深層強化学習 ,  実験評価 ,  インセンティブ
準シソーラス用語： スパース性 ,  報酬 ,  報酬関数 ,  協調 ,  好奇心

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (13件)：

• Jayesh K Gupta, Maxim Egorov, and Mykel Kochenderfer. Cooperative multi-agent control using deep reinforcement learning. In International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, pp. 66-83. Springer, 2017.
• 宮下裕貴. マルチエージェント協調問題における 2 段階報酬配分法を用いた (深層) 強化学習による協調的行動の発現と解析 (小特集 ai (人工知能)). 清水建設研究報告, Vol. 98, pp. 31-40,2020.
• Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Andrei A Rusu, Joel Veness, Marc G Bellemare, Alex Graves, Martin Riedmiller, Andreas K Fidjeland, Georg Ostrovski, et al. Human-level control through deep reinforcement learning. nature, Vol. 518, No. 7540, pp. 529-533, 2015.
• Christopher Berner, Greg Brockman, Brooke Chan, Vicki Cheung, Przemys law Debiak, Christy Dennison, David Farhi, Quirin Fischer, Shariq Hashme, Chris Hesse, et al. Dota 2 with large scale deep reinforcement learning. arXiv preprint arXiv:1912.06680, 2019.
• Marc Bellemare, Sriram Srinivasan, Georg Ostrovski, Tom Schaul, David Saxton, and Remi Munos. Unifying countbased exploration and intrinsic motivation. Advances in neural information processing systems, Vol. 29, pp. 1471-1479, 2016.

タイトルに関連する用語 (5件)： 報酬 ,  マルチエージェント ,  強化学習 ,  優先度 ,  経験