異種多様なマルチエージェントチャレンジ
なぜ重要か: 企業や社会への影響が見込まれ、一般メディアにも波及する可能性があります。
arXiv:2509.19512v1 発表種別：クロス
概要：マルチエージェント強化学習（MARL）は近年著しい発展を見せている研究分野であり、深層強化学習の応用範囲を大幅に拡大しています。この分野における特に困難な課題の一つは、異種マルチエージェント強化学習（HeMARL）です。これは、異なるセンサー、資源、または能力を持つエージェントが、局所的な情報に基づいて協調する必要がある状況です。異種エージェントを含む現実世界の状況が数多く存在することから、HeMARLは魅力的な研究分野ですが、MARL研究の大部分が同種エージェント（例えば、同一のロボットの群れ）に焦点を当てているため、未だ十分に探求されていません。MARLおよび単一エージェントRLにおいては、ALEやSMACなどの標準化された環境により、進捗状況を測定するための基準が確立されています。しかし、協調的なHeMARLのためのそのような標準化されたテストベッドは明らかに不足しています。その結果、この分野における新たな研究は、多くのアルゴリズムがほぼ最適に動作する単純な環境を使用するか、弱く異種なMARL環境を使用することが多いです。
原文（英語）を表示
Title (EN): The Heterogeneous Multi-Agent Challenge
arXiv:2509.19512v1 Announce Type: cross
Abstract: Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) is a growing research area which gained significant traction in recent years, extending Deep RL applications to a much wider range of problems. A particularly challenging class of problems in this domain is Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (HeMARL), where agents with different sensors, resources, or capabilities must cooperate based on local information. The large number of real-world situations involving heterogeneous agents makes it an attractive research area, yet underexplored, as most MARL research focuses on homogeneous agents (e.g., a swarm of identical robots). In MARL and single-agent RL, standardized environments such as ALE and SMAC have allowed to establish recognized benchmarks to measure progress. However, there is a clear lack of such standardized testbed for cooperative HeMARL. As a result, new research in this field often uses simple environments, where most algorithms perform near optimally, or uses weakly heterogeneous MARL environments.
Published: 2025-09-24 19:00 UTC