論文の概要: Deep reinforcement learning with a particle dynamics environment applied to emergency evacuation of a room with obstacles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00065v1
• Date: Mon, 30 Nov 2020 19:34:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-06 19:56:56.646137
• Title: Deep reinforcement learning with a particle dynamics environment applied to emergency evacuation of a room with obstacles
• Title（参考訳）: 障害物のある部屋の緊急避難に応用した粒子動力学環境による深部強化学習
• Authors: Yihao Zhang, Zhaojie Chai and George Lykotrafitis
• Abstract要約: 本研究では,最も速い避難経路を見つけるためにエージェントを訓練するために,社会力モデルと連動して深層強化学習アルゴリズムを開発する。 まず, 障害のない部屋の場合, 結果として生じる自己駆動力は, 社会的力モデルのように出口に直接向けられることを示す。 本手法は, 障害物が凸である場合に, 社会力モデルと類似した結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.031582944011582
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A very successful model for simulating emergency evacuation is the social-force model. At the heart of the model is the self-driven force that is applied to an agent and is directed towards the exit. However, it is not clear if the application of this force results in optimal evacuation, especially in complex environments with obstacles. Here, we develop a deep reinforcement learning algorithm in association with the social force model to train agents to find the fastest evacuation path. During training, we penalize every step of an agent in the room and give zero reward at the exit. We adopt the Dyna-Q learning approach. We first show that in the case of a room without obstacles the resulting self-driven force points directly towards the exit as in the social force model and that the median exit time intervals calculated using the two methods are not significantly different. Then, we investigate evacuation of a room with one obstacle and one exit. We show that our method produces similar results with the social force model when the obstacle is convex. However, in the case of concave obstacles, which sometimes can act as traps for agents governed purely by the social force model and prohibit complete room evacuation, our approach is clearly advantageous since it derives a policy that results in object avoidance and complete room evacuation without additional assumptions. We also study evacuation of a room with multiple exits. We show that agents are able to evacuate efficiently from the nearest exit through a shared network trained for a single agent. Finally, we test the robustness of the Dyna-Q learning approach in a complex environment with multiple exits and obstacles. Overall, we show that our model can efficiently simulate emergency evacuation in complex environments with multiple room exits and obstacles where it is difficult to obtain an intuitive rule for fast evacuation.
• Abstract（参考訳）: 緊急避難をシミュレーションする非常に成功したモデルが社会力モデルである。 モデルの中心は、エージェントに適用される自己駆動力であり、出口に向かっている。 しかし、特に障害物のある複雑な環境において、この力の適用が最適避難をもたらすかどうかは明らかでない。 そこで,我々は,ソーシャルフォースモデルと連動して,エージェントの避難経路を学習する深層強化学習アルゴリズムを開発した。 訓練中、私たちは部屋のエージェントのすべてのステップを罰し、出口で報酬をゼロにします。 私たちはDyna-Q学習アプローチを採用しています。 まず, 障害物のない部屋の場合, 自己駆動力は社会力モデルのように出口に直接向けられ, 2つの方法によって計算される中央の出口時間間隔はそれほど大きく異なるものではないことを示す。 そして,1つの障害物と1つの出口を有する部屋の避難を調査した。 本手法は,障害物が凸である場合に,社会力モデルと類似した結果が得られることを示す。 しかし,社会力モデルによって純粋に支配されるエージェントの罠として機能し,完全な部屋退避を禁止しているコンケーブ障害の場合,追加の仮定なしにオブジェクト回避と完全な部屋退避をもたらす方針を導出するため,我々のアプローチは明らかに有利である。 また,出口が複数ある部屋の避難についても検討した。 エージェントは1つのエージェントのために訓練された共有ネットワークを介して最寄りの出口から効率的に避難できることを示す。 最後に、複数の出口と障害物のある複雑な環境でDyna-Q学習アプローチの堅牢性をテストする。 本研究では,複数の部屋の出口や障害物のある複雑な環境下での緊急避難を効果的にシミュレートし,迅速な避難のための直感的なルールを得るのが困難であることを示す。

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