Core Concepts
그래프에서 팀 조정 문제를 해결하기 위해 강화 학습 기술을 사용하여 팀원 간의 협력 행동을 가능하게 하는 방법을 연구합니다.
Abstract
Reinforcement Learning (RL) 기술을 사용하여 그래프 환경에서 팀 조정 문제를 해결하는 방법을 연구합니다.
팀원 간의 협력을 통해 위험한 엣지를 횡단하는 비용을 줄이기 위한 지원 조치를 포함하는 그래프 환경에서 팀 조정 행동을 활성화합니다.
팀원 간의 협력을 통해 환경을 효율적으로 횡단할 수 있는 방법을 연구합니다.
Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) 기술을 사용하여 다중 에이전트 시스템에서 협력적으로 작동하도록 학습합니다.
그래프에서 팀 조정 문제를 MDP로 변환하여 RL 기술을 적용하여 해결합니다.
INTRODUCTION
다중 로봇 시스템에서 팀 조정의 중요성을 강조하며, 그래프 환경에서의 팀 조정 문제를 소개합니다.
팀원 간의 협력을 통해 도전적인 환경을 협력적으로 횡단하는 시나리오에 관심이 있습니다.
RELATED WORK
다중 에이전트 시스템 및 다중 에이전트 강화 학습 기술에 대한 관련 연구를 검토합니다.
다양한 분야에서 다중 에이전트 시스템에 대한 연구가 진행되고 있음을 소개합니다.
PROBLEM FORMULATION
그래프에서의 팀 조정 문제에 대한 원래의 문제 정의를 제시하고, 새로운 MDP 공식으로 변환하여 해결하는 방법을 설명합니다.
상태 및 행동 공간, 보상 함수 및 상태 전이 함수에 대한 설명을 제공합니다.
Stats
"우리는 RL을 사용하여 팀 조정 문제를 해결하기 위해 두 가지 패러다임에서 RL을 사용하는 방법을 조사합니다."
"RL은 그래프에서 탐색을 통해 에이전트가 시행착오 경험을 통해 학습할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다."
Quotes
"RL은 그래프에서 팀원 간의 협력 행동을 생성할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다."
"우리는 RL을 사용하여 그래프에서의 팀 조정 문제를 해결하기 위한 새로운 MDP 공식으로 변환합니다."