歩行者ダイナミクスにおけるエコーステートネットワークを用いたマルチエージェント強化学習の効果的な適用

Centrala begrepp

エコーステートネットワークを使用したマルチエージェント強化学習は、歩行者ダイナミクスにおいて有効であることが示された。

Sammanfattning

• 歩行者のシミュレーションにおいて、マルチエージェント強化学習（MARL）が成功裏に検討された。
• MARLエージェントが他のエージェントを避けながら前進する能力が調査された。
• 2つのタスクを考慮し、密度が高くない場合に学習が成功することが示唆された。
• LSPIメソッドを採用したESNアルゴリズムは、深層学習よりも計算コストが低いことが示された。

Statistik

マルチエージェント強化学習は密度に依存して成功することが示唆されました。

Citat

"RL in an environment with several agents exist is referred to as multi-agent reinforcement learning (MARL), and has been studied intensively to realize the competition or cooperation between agents."
"This study proposed an RL algorithm using an echo-state network (ESN). ESN is a type of reservoir computing that uses recurrent neural networks (RNN) and trains only the output weight matrix."

Viktiga insikter från

Multi-agent reinforcement learning using echo-state network and its application to pedestrian dynamics

by Hisato Komat... på arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.11834.pdf

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