論文の概要: Compositionality of Linearly Solvable Optimal Control in Networked Multi-Agent Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13609v2
• Date: Mon, 22 Mar 2021 19:33:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 22:49:09.927032
• Title: Compositionality of Linearly Solvable Optimal Control in Networked Multi-Agent Systems
• Title（参考訳）: ネットワーク型マルチエージェントシステムにおける線形可解最適制御の構成性
• Authors: Lin Song, Neng Wan, Aditya Gahlawat, Naira Hovakimyan, and Evangelos A. Theodorou
• Abstract要約: マルチエージェントシステム(MAS)における学習されたコンポーネントタスクから未学習の複合タスクへの最適制御則の一般化手法について議論する。 提案手法は, 離散時間と連続時間の両方において, 協調MASフレームワーク内で同時に制御動作の構成性と最適性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.544923751902807
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we discuss the methodology of generalizing the optimal control law from learned component tasks to unlearned composite tasks on Multi-Agent Systems (MASs), by using the linearity composition principle of linearly solvable optimal control (LSOC) problems. The proposed approach achieves both the compositionality and optimality of control actions simultaneously within the cooperative MAS framework in both discrete- and continuous-time in a sample-efficient manner, which reduces the burden of re-computation of the optimal control solutions for the new task on the MASs. We investigate the application of the proposed approach on the MAS with coordination between agents. The experiments show feasible results in investigated scenarios, including both discrete and continuous dynamical systems for task generalization without resampling.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、線形可解最適制御(LSOC)問題の線形性合成原理を用いて、学習されたコンポーネントタスクから学習されていない複合タスクへの最適制御則を一般化する手法について論じる。 提案手法は, 離散時間と連続時間の両方において, 協調MASフレームワーク内で同時に制御動作の構成性および最適性を両立させ, 新たなタスクに対する最適制御解の再計算の負担を軽減する。 エージェント間の協調によるMASに対する提案手法の適用について検討する。 本実験は,タスク一般化のための離散的および連続的力学系を含む研究シナリオにおいて,再サンプリングなしで実現可能な結果を示す。

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