Förstärka lärande agenter är benägna att oönskade beteenden på grund av belöning felspecifikation. Att hitta en uppsättning belöningsfunktioner för att korrekt vägleda agent beteenden är särskilt utmanande i multi-agent scenarier. Invändigt förstärkande lärande ger en ram för att automatiskt förvärva lämpliga belöningsfunktioner från expertdemonstrationer. Dess utvidgning till multi-agent-inställningar, dock, är svårt på grund av de mer komplexa föreställningarna om rationella beteenden. I detta dokument, föreslår vi MA-AIRL, en ny ram för multi-agent inverse förstärkning lärande, som är effektiv och skalbar för Markov spel med högdimensionella state-action utrymme och okänd dynamik. Vi härleder vår algoritm baserad på ett nytt lösningskoncept och maximal pseudolikelihood uppskattning inom en kontradiktorisk belöning läranderam. I experimenten visar vi att MA-AIRL kan återfå belöningsfunktioner som är starkt korrelerade med sanningsfunktioner på marken, och avsevärt överträffar tidigare metoder när det gäller policyimitation.
Som en förbättring presenterade REF en multi-agent adversarial inverse armance learning (MA-AIRL) baserad på logistisk stokastisk bästa responsjämvikt och MaxEnt IRL.
Multi-Agent Adversarial Inverse Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}