論文の概要: A novel approach for multi-agent cooperative pursuit to capture grouped evaders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01022v2
• Date: Sat, 27 Jun 2020 10:25:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 06:58:03.763392
• Title: A novel approach for multi-agent cooperative pursuit to capture grouped evaders
• Title（参考訳）: 集団避難者獲得のためのマルチエージェント協調追跡のための新しいアプローチ
• Authors: Muhammad Zuhair Qadir, Songhao Piao, Haiyang Jiang and Mohammed El Habib Souidi
• Abstract要約: 自己組織化特徴写像(SOFM)と強化学習に基づく移動型マルチエージェント探索手法を提案する。 実験の結果,この手法は移動体エージェントがより効果的にエバダを捕獲できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.055209801620639
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An approach of mobile multi-agent pursuit based on application of self-organizing feature map (SOFM) and along with that reinforcement learning based on agent group role membership function (AGRMF) model is proposed. This method promotes dynamic organization of the pursuers' groups and also makes pursuers' group evader according to their desire based on SOFM and AGRMF techniques. This helps to overcome the shortcomings of the pursuers that they cannot fully reorganize when the goal is too independent in process of AGRMF models operation. Besides, we also discuss a new reward function. After the formation of the group, reinforcement learning is applied to get the optimal solution for each agent. The results of each step in capturing process will finally affect the AGR membership function to speed up the convergence of the competitive neural network. The experiments result shows that this approach is more effective for the mobile agents to capture evaders.
• Abstract（参考訳）: 自己組織的特徴マップ(sofm)の応用とエージェント・グループ・ロール・メンバシップ・関数(agrmf)モデルに基づく強化学習に基づく移動型マルチエージェント追跡手法を提案する。 本手法は, 追従者のグループの動的組織化を促進するとともに, SOFM および AGRMF 技術に基づく追従者のグループ回避を実現する。 これにより、AGRMFモデル運用のプロセスにおいて、目標が独立的すぎる場合に完全に再編成できないというトラッカーの欠点を克服するのに役立つ。 また,新たな報酬関数についても論じる。 グループ形成後、各エージェントに最適な解を得るために強化学習を適用する。 キャプチャプロセスの各ステップの結果は、最終的にAGRメンバシップ機能に影響を与え、競合するニューラルネットワークの収束をスピードアップする。 実験結果から, 移動体エージェントがより効果的にエバダを捕獲できることが示唆された。

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