다중 에이전트 내비게이션을 위한 환경과 정책의 공동 최적화

Conceptos Básicos

이 연구는 다중 에이전트 시스템과 주변 환경을 공동 진화하는 시스템으로 간주하여, 에이전트 행동과 환경 구성을 동시에 최적화하여 내비게이션 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

Resumen

이 연구는 다중 에이전트 내비게이션 문제를 다룹니다. 다중 에이전트 시스템과 환경을 공동 진화하는 시스템으로 간주하여, 에이전트 행동과 환경 구성을 동시에 최적화하는 문제를 제안합니다.

구체적으로:

• 다중 에이전트 내비게이션과 환경 최적화라는 두 가지 하위 목표를 도입합니다.
• 이 두 하위 목표를 번갈아 최적화하는 조정된 알고리즘을 개발합니다.
• 에이전트, 환경, 성능 간의 명시적 관계 모델링의 어려움을 극복하기 위해 모델 없는 학습 메커니즘을 활용합니다.
• 이론적 수렴 분석을 제공하고, 실험 결과를 통해 이론적 발견을 뒷받침합니다.
• 최적화된 환경 구성이 에이전트 간 충돌을 해결하는 데 핵심적인 구조적 지침을 제공할 수 있다는 흥미로운 통찰을 제공합니다.

Estadísticas

에이전트의 최대 가속도는 1m/s2입니다.
에이전트의 최대 속도는 1.5m/s입니다.
에이전트의 통신 반경은 2m입니다.
에피소드의 최대 시간은 500 단계이며, 각 시간 단계는 0.05초입니다.

Citas

"이 연구는 다중 에이전트 시스템과 주변 환경을 공동 진화하는 시스템으로 간주하여, 에이전트 행동과 환경 구성을 동시에 최적화하여 내비게이션 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다."
"최적화된 환경 구성이 에이전트 간 충돌을 해결하는 데 핵심적인 구조적 지침을 제공할 수 있다는 흥미로운 통찰을 제공합니다."

Ideas clave extraídas de

Co-Optimization of Environment and Policies for Decentralized Multi-Agent Navigation

by Zhan Gao,Gua... a las arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14583.pdf

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