Marl

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マルチエージェント強化学習 (MARL) とは、単一の共有環境下にいる、複数の学習エージェントの挙動を研究する強化学習の一分野である。それぞれのエージェントは、自身の報酬に動機付けられており、自己利益を増大するために行動する。この利益が他のエージェントと相反する環境も存在し、複雑なグループダイナミクスを引き起こす。 マルチエージェント強化学習は、マルチエージェントシステムやゲーム理論と密接に関係しており、特に繰り返しゲームと関係が深い。MARLの研究においては、報酬最大化の理想的アルゴリズムの探求と、より社会学的な概念群を結びつける。単一エージェントの強化学習の研究は一体のエージェントの報酬最大化アルゴリズムに関心を向けるが、MARLでは協調、互恵性、平等性、社会的影響、言語、統計的差別、といった社会学的指標を定量化し、評価する。