分散的ベイズ推論による創発コミュニケーションに基づくマルチエージェント強化学習

の行動も説明できることが示されている[10]．人間は他者や環境とのインタラクションによっこれまでに我々は，MHNGと強化学習を組み合わて，協調行動を学習することができる．また，他者せることで，DT型で協調行動を学習する手法を提の内部状態を表現したメッセージを通じて他者の案した[11]．しかし，この従来手法では離散的な状状態を知ることにより，適切な行動を選択すること態・行動を用いていたため，限られたタスクのみにができる．このようなコミュニケーションを通じしか適用することができなかった．そこで，本稿でて互いに理解できる記号が創発する過程は創発コは，MHNGと深層強化学習を組み合わせることで，ミュニケーションと呼ばれており，記号や言語の形連続的な状態行動空間で協調行動を学習できるDT成を説明する創発コミュニケーションの構成論の型のモデルMASAC-ECo(Multi-agentSoftActor-Critic探求は計算言語学において重要な課題である．近年withEmergentCommunication）を提案する．実験ででは，そのような創発コミュニケーションとマルチは，2体のエージェントが創発されたメッセージを―2216―.AgentB!!&'𝑟#𝑟#Reinforcelearning(SAC)!&'!𝑎%𝑎%!&'!𝑠%𝑠%MessageInference(MHNG)𝑚!𝑟"!𝑚!&'𝑟"!&'!&'!𝑠#𝑠#Reinforcelearning(SAC)!&'!𝑎#𝑎#!&'!𝑟#𝑟$AgentA状態・行動モデルである2つのマルコフ決定過程が，メッセージ𝑚𝑡で接続された確率的生成モデルである．𝑠𝑡𝐴,𝑠𝑡𝐵各エージェントの状態𝑎𝑡𝐴,𝑎𝑡𝐵各エージェントの行動𝑟𝑡𝐴,𝑟𝑡𝐵各エージェントの報酬𝑟𝑡𝑚協調行動の報酬𝑚𝑡エージェント間でやり取りされるメッセージ介してコミュニケーションすることで，協調行動の学習が可能であることを示す．また，CT型の従来手法との性能を比較し，提案手法がそれらと同等の性能を発揮できることを示す．