論文の概要: Using Reinforcement Learning to Herd a Robotic Swarm to a Target Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15807v2
• Date: Sat, 12 Dec 2020 20:52:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 14:13:59.047113
• Title: Using Reinforcement Learning to Herd a Robotic Swarm to a Target Distribution
• Title（参考訳）: 強化学習を用いてロボット群を目標分布に誘導する
• Authors: Zahi M. Kakish, Karthik Elamvazhuthi, Spring Berman
• Abstract要約: 本稿では「リーダー」エージェントの制御ポリシーを設計するための強化学習手法を提案する。 SARSAとQ-Learningの2つの時間差学習アルゴリズムは、リーダー制御ポリシーを生成するために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.706222947143855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a reinforcement learning approach to designing a control policy for a "leader" agent that herds a swarm of "follower" agents, via repulsive interactions, as quickly as possible to a target probability distribution over a strongly connected graph. The leader control policy is a function of the swarm distribution, which evolves over time according to a mean-field model in the form of an ordinary difference equation. The dependence of the policy on agent populations at each graph vertex, rather than on individual agent activity, simplifies the observations required by the leader and enables the control strategy to scale with the number of agents. Two Temporal-Difference learning algorithms, SARSA and Q-Learning, are used to generate the leader control policy based on the follower agent distribution and the leader's location on the graph. A simulation environment corresponding to a grid graph with 4 vertices was used to train and validate the control policies for follower agent populations ranging from 10 to 100. Finally, the control policies trained on 100 simulated agents were used to successfully redistribute a physical swarm of 10 small robots to a target distribution among 4 spatial regions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,強く連結されたグラフ上のターゲット確率分布に対して可能な限り早く,反発的相互作用を通じて,"フォロワー"エージェント群を群集化する「リーダー」エージェントの制御ポリシーを設計するための強化学習手法を提案する。 リーダー制御ポリシは、通常の差分方程式の形で平均場モデルに従って時間とともに進化するスワム分布の関数である。 個々のエージェント活動ではなく、各グラフ頂点におけるエージェント集団に対するポリシーの依存は、リーダーが要求する観察を単純化し、エージェントの数に応じて制御戦略をスケール可能にする。 SARSA と Q-Learning という2つの時間差学習アルゴリズムを用いて,そのグラフ上の従者エージェント分布とリーダの位置に基づくリーダ制御ポリシを生成する。 4つの頂点を持つ格子グラフに対応するシミュレーション環境を用いて,10から100の従者エージェント集団に対する制御ポリシーを訓練し,検証した。 最後に,100個の模擬エージェントを用いて訓練した制御ポリシーを用いて,10個の小型ロボット群を4つの空間領域の目標分布に再分配した。

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