< Summary (English) >
This paper explores advanced topics in complex multi-agent systems building upon previous work.
The authors examine four fundamental challenges in Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL): non-stationarity, partial observability, scalability with large agent populations, and decentralized learning.
They provide mathematical formulations and analysis of recent algorithmic advancements designed to address these challenges, focusing on their integration with game-theoretic concepts.
By incorporating game theory and MARL, the authors demonstrate how this synthesis can enhance the robustness and effectiveness of multi-agent systems in complex, dynamic environments.
The authors examine four fundamental challenges in Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL): non-stationarity, partial observability, scalability with large agent populations, and decentralized learning.
They provide mathematical formulations and analysis of recent algorithmic advancements designed to address these challenges, focusing on their integration with game-theoretic concepts.
By incorporating game theory and MARL, the authors demonstrate how this synthesis can enhance the robustness and effectiveness of multi-agent systems in complex, dynamic environments.
< 요약 (Korean) >
이 논문은 복잡한 다중 에이전트 시스템을 위한 이전 연구를 기반으로 고급 주제를 탐색합니다.
저자들은 Multi-Agent Reinforcement Learning(MARL)의 네 가지 기본적인 문제를 살펴냅니다: 비정적성, 부분 관찰성, 대규모 에이전트 인구, 중앙 제어 없는 학습.
그들은 이러한 문제를 해결하기 위한 최근 알고리즘 발전의 수학적 형식과 분석을 제공하며, 이를 게임 이론에 대한 통합으로 중점을 두고 있습니다.
게임 이론과 MARL을 결합함으로써 이 연구는 복잡하고 동적인 환경에서 다중 에이전트 시스템의 강력성과 효과성을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.
Technical Terms Explanation:
1.
Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL): MARL은 여러 에이전트가 공유하는 환경에서 학습하고 상호작용하는 것을 다루는 인공지능의 분야입니다.
2.
Non-stationarity: 비정적성은 MARL에서 에이전트들의 정책이 변경되어 환경과 보상 함수가 변경되는 문제를 말합니다.
3.
Partial Observability: 부분 관찰성은 MARL에서 에이전트들이 결정을 내리는데 한정적이거나 노이즈가 있는 정보를 가지고 작업을 수행해야 하는 문제를 의미합니다.
différence entre le résumé anglais et le résumé coréen:
Le résumé anglais fournit une vue d’ensemble de la recherche et des défis abordés dans le papier, tandis que le résumé coréen présente les mêmes informations mais est écrit en coréen.
Les deux résumés ont la même structure et contiennent les mêmes éléments clés, mais sont rédigés dans des langues différentes pour faciliter la compréhension de différents publics
저자들은 Multi-Agent Reinforcement Learning(MARL)의 네 가지 기본적인 문제를 살펴냅니다: 비정적성, 부분 관찰성, 대규모 에이전트 인구, 중앙 제어 없는 학습.
그들은 이러한 문제를 해결하기 위한 최근 알고리즘 발전의 수학적 형식과 분석을 제공하며, 이를 게임 이론에 대한 통합으로 중점을 두고 있습니다.
게임 이론과 MARL을 결합함으로써 이 연구는 복잡하고 동적인 환경에서 다중 에이전트 시스템의 강력성과 효과성을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.
Technical Terms Explanation:
1.
Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL): MARL은 여러 에이전트가 공유하는 환경에서 학습하고 상호작용하는 것을 다루는 인공지능의 분야입니다.
2.
Non-stationarity: 비정적성은 MARL에서 에이전트들의 정책이 변경되어 환경과 보상 함수가 변경되는 문제를 말합니다.
3.
Partial Observability: 부분 관찰성은 MARL에서 에이전트들이 결정을 내리는데 한정적이거나 노이즈가 있는 정보를 가지고 작업을 수행해야 하는 문제를 의미합니다.
différence entre le résumé anglais et le résumé coréen:
Le résumé anglais fournit une vue d’ensemble de la recherche et des défis abordés dans le papier, tandis que le résumé coréen présente les mêmes informations mais est écrit en coréen.
Les deux résumés ont la même structure et contiennent les mêmes éléments clés, mais sont rédigés dans des langues différentes pour faciliter la compréhension de différents publics
< 기술적 용어 설명 >
< 참고 논문 또는 관련 자료 >
< Excerpt (English) >
arXiv:2412.20523v1 [cs.MA] 29 Dec 2024 Game Theory and Multi-Agent Reinforcement Learning : From Nash Equilibria to Evolutionary Dynamics Neil De La Fuente Computer Vision Center,UAB Miquel Noguer i Alonso AIFI Guim Casadell`a AllRead December 31, 2024 Abstract This paper explores advanced topics in complex multi-agent systems building upon our previous work. We examine four fundamental challenges in Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL): non-stationarity, partial observability, scalability with large agent populations, and decentralized learning. The paper provides math- ematical formulations and analysis of recent algorithmic advancements designed to address these challenges, with a particular focus on their integration with game- theoretic concepts. We investigate how Nash equilibria, evolutionary game theory, correlated equilibrium, and adversarial dynamics can be effectively incorporated into MARL algorithms to improve learning outcomes. Through this comprehensive analysis, we demonstrate how the synthesis of game theory and MARL can en- hance the robustness and effectiveness of multi-agent systems in complex, dynamic environments. 1 Introduction Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) has emerged as a vital field in Artificial Intelligence (AI), focusing on how multiple agents learn and interact within shared envi- ronments. The integration of game theory with MARL provides a robust mathematical framework for understanding strategic behaviors among rational agents. Building on our previous work, ”Game Theory and Multi-Agent Reinforcement Learning: A Mathe- matical Overview,” Noguer and Njupoun [2024] we explore advanced topics and address significant challenges inherent in MARL. We discuss the main challenges MARL faces: nonstationarity, where simultaneous learning and adaptation by agents change the environment’s dynamics from any sin- gle agent’s perspective; partial observability, requiring agents to make decisions under uncertainty due to limited or noisy information; scalability issues from the exponential growth of the joint action space with additional agents, leading to computational and 1 coordination difficulties; and decentralized learning approaches, which aim to mitigate scalability issues by relying on local observations but introduce challenges in ensuring effective coordination without centralized control. We analyze recent advances in MARL algorithms that have incorporated game-theoretic concepts. Extensions of Deep Q-Networks (DQN) for multi-agent settings and policy gra- dient methods like Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG) have been developed to handle both cooperative and competitive interactions. Other ap- proaches such as hierarchical reinforcement learning break down complex tasks into man- ageable subtasks, improving learning efficiency and scalability in multi-agent systems. This work provides a comprehensive overview of these advanced topics, emphasiz- ing their mathematical foundations and practical implications. By integrating game- theoretic principles with MARL, we can develop more robust and efficient multi-agent systems capable of operating in complex, dynamic environments. The ongoing research in addressing non-stationarity, partial observability, scalability, and decentralized coordi- nation is paving the way for significant advancements in fields such as finance, robotics and beyond. 2 Challenges in Multi-Agent Reinforcement Learn- ing Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) extends traditional single-agent RL to environments with multiple interacting agents. While this extension offers richer modeling capabilities and potential for more complex and realistic applications, it introduces several significant challenges. This section explores the primary challenges in MARL, including…
< 번역 (Korean) >
ARXIV : 2412.20523V1 [CS.MA] 29 12 월 2024 년 12 월 게임 이론 및 다중 에이전트 강화 학습 : 내쉬 평형 역학에서 진화론 적 역학에 이르기까지 Neil de la Fuente 컴퓨터 비전 센터, UAB Miquel Noguer I Alonso Aifi Guim Casadell` Allread ’12 월 31 일, 2024 년 12 월 31 일, 2024 년 연구에 대한 공포가 진행됩니다.
우리는 다중 에이전트 강화 학습 (MARL)의 네 가지 근본적인 과제, 즉 비 정지 성, 부분적 관찰 가능성, 대리인 개체수의 확장 성 및 분산 학습을 조사합니다.
이 논문은 게임 이론 개념과의 통합에 특히 중점을 둔 이러한 과제를 해결하도록 설계된 최근 알고리즘 발전에 대한 수학적 공식 및 분석을 제공합니다.
우리는 내쉬 평형, 진화 게임 이론, 상관 관계 평형 및 적대적 역학이 학습 결과를 향상시키기 위해 Marl 알고리즘에 효과적으로 통합 될 수 있는지 조사합니다.
이 포괄적 인 분석을 통해, 우리는 게임 이론과 Marl의 합성이 복잡하고 역동적 인 환경에서 다중 에이전트 시스템의 견고성과 효과를 어떻게 활용할 수 있는지 보여줍니다.
1 소개 다중 에이전트 강화 학습 (MARL)은 인공 지능 (AI)의 중요한 필드로 등장하여 여러 에이전트가 공유 환경 내에서 배우고 상호 작용하는 방식에 중점을 두었습니다.
Marl과 게임 이론의 통합은 합리적 요원들 사이에서 전략적 행동을 이해하기위한 강력한 수학적 프레임 워크를 제공합니다.
우리의 이전 작품,“게임 이론 및 다중 에이전트 강화 학습 : 수학적 개요”, Noguer and Njupoun [2024] 우리는 고급 주제를 탐구하고 Marl에 내재 된 중요한 문제를 해결합니다.
우리는 Marl이 직면 한 주요 과제에 대해 논의합니다.
비정규 성, 에이전트의 동시 학습과 적응이 모든 원무 에이전트의 관점에서 환경의 역학을 변화시킵니다.
제한적이거나 시끄러운 정보로 인해 불확실성에 따라 결정을 내도록 요구하는 부분 관찰 가능성; 추가 요원과의 공동 행동 공간의 기하 급수적 성장으로 인한 확장 성 문제, 계산 및 1 조정 차이를 초래합니다.
그리고 로컬 관찰에 의존함으로써 확장 성 문제를 완화하는 것을 목표로하는 분산 학습 접근법은 중앙 집중식 통제없이 효과적인 조정을 보장하는 데 어려움을 초래합니다.
우리는 게임 이론 개념을 통합 한 Marl 알고리즘의 최근 발전을 분석합니다.
다중 에이전트 설정에 대한 DQN (Deep Q-Networks)의 확장 및 MADDPG (Multi Agent Deep Decoministic Policy Gradient)와 같은 정책적 수술 방법이 협력 적 상호 작용 및 경쟁적 상호 작용을 모두 처리하기 위해 개발되었습니다.
계층 적 강화 학습과 같은 다른 프로모션은 복잡한 작업을 수동 가능한 하위 작업으로 분류하여 다중 에이전트 시스템의 학습 효율성과 확장 성을 향상시킵니다.
이 작업은 이러한 고급 주제에 대한 포괄적 인 개요를 제공하여 수학적 기초와 실질적인 영향을 강조합니다.
게임 이론 원리를 Marl과 통합함으로써 복잡하고 역동적 인 환경에서 작동 할 수있는보다 강력하고 효율적인 다중 에이전트 시스템을 개발할 수 있습니다.
비 정지 성, 부분적 관찰 가능성, 확장 성 및 분산 조정을 다루는 지속적인 연구는 산맥, 로봇 공학 및 그 너머와 같은 필드의 중요한 발전을위한 길을 열어주고 있습니다.
2 다중 에이전트 강화 학습의 과제 다중 에이전트 강화 학습 (MARL)은 전통적인 단일 에이전트 RL을 여러 상호 작용 에이전트를 갖는 환경으로 확장합니다.
이 확장은 더 풍부한 모델링 기능과보다 복잡하고 현실적인 응용 프로그램의 잠재력을 제공하지만 몇 가지 중요한 과제를 도입합니다.
이 섹션은 Marl의 주요 과제를 포함합니다.
우리는 다중 에이전트 강화 학습 (MARL)의 네 가지 근본적인 과제, 즉 비 정지 성, 부분적 관찰 가능성, 대리인 개체수의 확장 성 및 분산 학습을 조사합니다.
이 논문은 게임 이론 개념과의 통합에 특히 중점을 둔 이러한 과제를 해결하도록 설계된 최근 알고리즘 발전에 대한 수학적 공식 및 분석을 제공합니다.
우리는 내쉬 평형, 진화 게임 이론, 상관 관계 평형 및 적대적 역학이 학습 결과를 향상시키기 위해 Marl 알고리즘에 효과적으로 통합 될 수 있는지 조사합니다.
이 포괄적 인 분석을 통해, 우리는 게임 이론과 Marl의 합성이 복잡하고 역동적 인 환경에서 다중 에이전트 시스템의 견고성과 효과를 어떻게 활용할 수 있는지 보여줍니다.
1 소개 다중 에이전트 강화 학습 (MARL)은 인공 지능 (AI)의 중요한 필드로 등장하여 여러 에이전트가 공유 환경 내에서 배우고 상호 작용하는 방식에 중점을 두었습니다.
Marl과 게임 이론의 통합은 합리적 요원들 사이에서 전략적 행동을 이해하기위한 강력한 수학적 프레임 워크를 제공합니다.
우리의 이전 작품,“게임 이론 및 다중 에이전트 강화 학습 : 수학적 개요”, Noguer and Njupoun [2024] 우리는 고급 주제를 탐구하고 Marl에 내재 된 중요한 문제를 해결합니다.
우리는 Marl이 직면 한 주요 과제에 대해 논의합니다.
비정규 성, 에이전트의 동시 학습과 적응이 모든 원무 에이전트의 관점에서 환경의 역학을 변화시킵니다.
제한적이거나 시끄러운 정보로 인해 불확실성에 따라 결정을 내도록 요구하는 부분 관찰 가능성; 추가 요원과의 공동 행동 공간의 기하 급수적 성장으로 인한 확장 성 문제, 계산 및 1 조정 차이를 초래합니다.
그리고 로컬 관찰에 의존함으로써 확장 성 문제를 완화하는 것을 목표로하는 분산 학습 접근법은 중앙 집중식 통제없이 효과적인 조정을 보장하는 데 어려움을 초래합니다.
우리는 게임 이론 개념을 통합 한 Marl 알고리즘의 최근 발전을 분석합니다.
다중 에이전트 설정에 대한 DQN (Deep Q-Networks)의 확장 및 MADDPG (Multi Agent Deep Decoministic Policy Gradient)와 같은 정책적 수술 방법이 협력 적 상호 작용 및 경쟁적 상호 작용을 모두 처리하기 위해 개발되었습니다.
계층 적 강화 학습과 같은 다른 프로모션은 복잡한 작업을 수동 가능한 하위 작업으로 분류하여 다중 에이전트 시스템의 학습 효율성과 확장 성을 향상시킵니다.
이 작업은 이러한 고급 주제에 대한 포괄적 인 개요를 제공하여 수학적 기초와 실질적인 영향을 강조합니다.
게임 이론 원리를 Marl과 통합함으로써 복잡하고 역동적 인 환경에서 작동 할 수있는보다 강력하고 효율적인 다중 에이전트 시스템을 개발할 수 있습니다.
비 정지 성, 부분적 관찰 가능성, 확장 성 및 분산 조정을 다루는 지속적인 연구는 산맥, 로봇 공학 및 그 너머와 같은 필드의 중요한 발전을위한 길을 열어주고 있습니다.
2 다중 에이전트 강화 학습의 과제 다중 에이전트 강화 학습 (MARL)은 전통적인 단일 에이전트 RL을 여러 상호 작용 에이전트를 갖는 환경으로 확장합니다.
이 확장은 더 풍부한 모델링 기능과보다 복잡하고 현실적인 응용 프로그램의 잠재력을 제공하지만 몇 가지 중요한 과제를 도입합니다.
이 섹션은 Marl의 주요 과제를 포함합니다.
출처: arXiv
