2020ICML多智能体强化学习论文简介

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【论文笔记】非完美信息多智能体博弈棋牌类AI论文五篇 文章目录引子OpenHoldem: A Benchmark for Large-Scale Imperfect-Information Game Research，arxiv2020SuphX: Mastering Mahjong with deep einforcement learning. 2020RLCard: A Toolkit for Reinforcement Learning in Card GamesDouZero: Mastering DouDizhu with Self-Play De 阅读详情

强化学习最新论文汇总

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Multi-Agent RL

1. Kernel Methods for Cooperative Multi-Agent Learning with Delays

Abhimanyu Dubey (Massachusetts Institute of Technology) · Alex `Sandy’ Pentland (MIT)

多智能体协同决策是指在网络上进行具有时延的通信时，一群智能体协同解决学习问题。本文考虑了kernelised contextual bandit问题。1其中一个agent获得的奖赏是相关再生核Hilbert空间（RKHS）中上下文图像的任意线性函数，并且一组agent必须合作来共同解决其唯一的决策问题。对于这个问题，我们提出了extsc{Coop KernelUCB}，这是一个在每个agent regret上提供近似最优边界的算法，在计算和通信方面都是有效的。对于合作问题的特殊情况，我们还提供了extsc{Coop KernelUCB}的变体，它提供了每个agent的最优regret。此外，我们的算法推广了多agent bandit环境下已有的一些结果。最后，在一系列综合的和真实的多智能体网络基准测试中，我们证明了我们的算法明显优于现有的基准测试。

2. Robust Multi-Agent Decision-Making with Heavy-Tailed Payoffs

Abhimanyu Dubey (Massachusetts Institute of Technology) · Alex `Sandy’ Pentland (MIT)

研究了多智能体协作环境下的重尾随机bandit问题，其中一组agent与一个共同的bandit问题相互作用，同时在网络上进行有时延的通信。现有的随机bandit算法利用基于平均的通信协议产生的置信区间，该协议不适合重尾设置的鲁棒估计。我们提出了一个分散的多智能体算法来解决协作随机bandit问题，它将鲁棒估计与消息传递协议结合起来。我们证明了在多个问题设置下的最优regret界，并证明了它比现有方法的优越性。此外，我们建立了合作bandit问题的第一下界，并提供了鲁棒bandit位置估计的有效算法。

3. Multi-Agent Determinantal Q-Learning

Yaodong Yang (Huawei Technology R&D UK) · Ying Wen (UCL) · Jun Wang (UCL) · Liheng Chen (Shanghai Jiao Tong University) · Kun Shao (Huawei Noah’s Ark Lab) · David Mguni (Noah’s Ark Laboratory, Huawei) · Weinan Zhang (Shanghai Jiao Tong University)

分散执行的集中式训练已成为多智能体学习的一种重要范式。目前的方法虽然实用，但是依赖于限制性的假设来分解agent之间的集中的值函数以供执行。本文通过提出多智能体行列式Q学习来消除这种限制。我们的方法建立在Q-DPP上，它是行列式点过程（DPP）在多智能体环境下的推广。Q-DPP促进了agent获得不同的行为模型；这使得联合Q函数可以自然分解，而不需要对值函数或特殊的网络结构进行结构约束。我们证明了Q-DPP在可分散协作任务上推广了包括VDN、QMIX和QTRAN在内的主要解决方案。为了有效地从Q-DPP中提取样品，我们采用了一个线性时间取样器，并保证了理论近似性。我们的采样器也有利于通过协调agent在训练期间覆盖状态空间中的正交方向进行探索。我们对我们的算法在各种协作基准上进行了评估，并与最新的算法进行了比较，证明了算法的有效性。

4. Learning Efficient Multi-agent Communication: An Information Bottleneck Approach

Rundong Wang (Nanyang Technological University) · Xu He (Nanyang Technological University) · Runsheng Yu (Nanyang Technological University) · Wei Qiu (Nanyang Technol

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【强化学习论文合集】二十二.2020国际机器学习大会论文(ICML2020) 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。 本专栏整理了近几年国际顶级会议中，涉及强化学习（Reinforcement Learning, RL）领域的论文。顶级会议包括但不限于：ICML、AAAI、IJCAI、NIPS、ICLR、AAMAS、CVPR、ICRA等。 阅读详情

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