論文の概要: Decentralized Control with Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14906v1
- Date: Tue, 29 Dec 2020 18:59:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-18 20:26:35.620301
- Title: Decentralized Control with Graph Neural Networks
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークによる分散制御
- Authors: Fernando Gama, Qingbiao Li, Ekaterina Tolstaya, Amanda Prorok,
Alejandro Ribeiro
- Abstract要約: 分散コントローラを学習するグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しいフレームワークを提案する。
GNNは、自然分散アーキテクチャであり、優れたスケーラビリティと転送性を示すため、タスクに適している。
分散コントローラの学習におけるGNNの可能性を説明するために、群れとマルチエージェントパス計画の問題を検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 147.84766857793247
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dynamical systems consisting of a set of autonomous agents face the challenge
of having to accomplish a global task, relying only on local information. While
centralized controllers are readily available, they face limitations in terms
of scalability and implementation, as they do not respect the distributed
information structure imposed by the network system of agents. Given the
difficulties in finding optimal decentralized controllers, we propose a novel
framework using graph neural networks (GNNs) to learn these controllers. GNNs
are well-suited for the task since they are naturally distributed architectures
and exhibit good scalability and transferability properties. The problems of
flocking and multi-agent path planning are explored to illustrate the potential
of GNNs in learning decentralized controllers.
- Abstract（参考訳）: 自律エージェントからなる動的システムは、ローカル情報のみに依存するグローバルなタスクを達成しなければならないという課題に直面している。
集中型コントローラは容易に利用できるが、ネットワークのエージェントシステムによって課される分散情報構造を尊重しないため、スケーラビリティと実装の面での制限に直面している。
最適な分散化コントローラを見つけるのが困難であることを踏まえ,これらのコントローラを学習するためにグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しいフレームワークを提案する。
GNNは自然に分散したアーキテクチャであり、優れたスケーラビリティと転送性を持っているため、このタスクに適しています。
分散コントローラ学習におけるGNNの可能性を明らかにするために, フラッキングとマルチエージェントパス計画の問題点を考察した。
関連論文リスト
- A Scalable Network-Aware Multi-Agent Reinforcement Learning Framework
for Decentralized Inverter-based Voltage Control [9.437235548820505]
本稿では,分散型世代(DG)の増加に伴う電力グリッドの分散電圧制御に関する課題に対処する。
従来のモデルベース電圧制御法は、これらのDGの急激なエネルギー変動と不確実性に苦慮している。
本稿では,ネットワーク構造を利用したスケーラブルなネットワーク認識(SNA)フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-07T15:42:53Z) - Asynchronous Perception-Action-Communication with Graph Neural Networks [93.58250297774728]
グローバルな目的を達成するため,大規模なロボット群における協調作業は,大規模環境における課題である。
ロボットはパーセプション・アクション・コミュニケーションループを実行し、ローカル環境を認識し、他のロボットと通信し、リアルタイムで行動を起こす必要がある。
近年では、フロッキングやカバレッジ制御などのアプリケーションでグラフニューラルネットワーク(GNN)を使用してこの問題に対処している。
本稿では、分散化されたGNNを用いてナビゲーション動作を計算し、通信のためのメッセージを生成するロボット群における非同期PACフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-18T21:20:50Z) - Distributed neural network control with dependability guarantees: a
compositional port-Hamiltonian approach [0.0]
大規模なサイバー物理システムは、制御ポリシーが分散されていること、すなわち、ローカルなリアルタイム測定と近隣エージェントとの通信にのみ依存することを要求する。
最近の研究でニューラルネットワーク(NN)分散コントローラのトレーニングが提案されている。
NNコントローラの主な課題は、トレーニング中と後、すなわちクローズドループシステムは不安定であり、勾配の消失と爆発によってトレーニングが失敗する可能性があることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-16T17:37:11Z) - Scalable Perception-Action-Communication Loops with Convolutional and
Graph Neural Networks [208.15591625749272]
視覚に基づくグラフアグリゲーション・アンド・推論(VGAI)を用いた知覚-行動-コミュニケーションループの設計を提案する。
我々のフレームワークは、畳み込みとグラフニューラルネットワーク(CNN/GNN)のカスケードによって実装され、エージェントレベルの視覚知覚と特徴学習に対処する。
我々は、VGAIが他の分散コントローラに匹敵する性能を得ることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-24T23:57:21Z) - Communication Topology Co-Design in Graph Recurrent Neural Network Based
Distributed Control [4.492630871726495]
分散コントローラのコンパクトかつ表現力のあるグラフ繰り返しニューラルネットワーク(GRNN)パラメータ化について紹介する。
提案されたパラメータ化は,従来のGNN(Graph Neural Network)ベースのパラメータ化に類似した,ローカルおよび分散アーキテクチャである。
本研究では,性能/通信密度のトレードオフ曲線を効率よく近似できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-28T16:30:02Z) - Learning Connectivity for Data Distribution in Robot Teams [96.39864514115136]
グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたアドホックネットワークにおけるデータ分散のためのタスク非依存,分散化,低レイテンシ手法を提案する。
当社のアプローチは、グローバル状態情報に基づいたマルチエージェントアルゴリズムを各ロボットで利用可能にすることで機能させます。
我々は,情報の平均年齢を報酬関数として強化学習を通じて分散gnn通信政策を訓練し,タスク固有の報酬関数と比較してトレーニング安定性が向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-08T21:48:55Z) - Resource Allocation via Graph Neural Networks in Free Space Optical
Fronthaul Networks [119.81868223344173]
本稿では,自由空間光(FSO)フロントホールネットワークにおける最適資源割り当てについて検討する。
我々は、FSOネットワーク構造を利用するために、ポリシーパラメータ化のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)を検討する。
本アルゴリズムは,システムモデルに関する知識が不要なモデルフリーでGNNを訓練するために開発された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-26T14:20:48Z) - Graph Neural Networks for Decentralized Controllers [171.6642679604005]
自律エージェントで構成される動的システムは、ロボット工学、スマートグリッド、スマートシティなど、多くの関連する問題に現れる。
最適な集中型コントローラは容易に利用できるが、スケーラビリティと実用的な実装の面で制限に直面している。
グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,データから分散制御系を学習するフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-23T13:51:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。