協調タスクにおけるマルチエージェント強化学習のベンチマーク

• マルチエージェント強化学習は評価基準が不足している。
• 本研究では3種類のアルゴリズムを多様な協調タスクで評価した。
• 新たにオープンソースのツールと環境を提供し、研究を促進する。

マルチエージェント強化学習（MARL）は、評価タスクや基準が不足しているため、アルゴリズム間の比較が難しい状況です。本研究では、独立学習、集中型ポリシー勾配、価値分解の3つのアルゴリズムを多様な協調タスクで系統的に評価しました。さらに、アルゴリズムの実装詳細を柔軟に設定できるオープンソースツールを提供し、研究者が利用できる新しい環境も整備しました。特に、協調学習に興味がある研究者にとって有益な内容です。

マルチエージェント学習に関心のある研究者や実務者に向いています。