論文の概要: Scalable Anytime Planning for Multi-Agent MDPs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04788v1
• Date: Tue, 12 Jan 2021 22:50:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-04 02:25:43.234712
• Title: Scalable Anytime Planning for Multi-Agent MDPs
• Title（参考訳）: マルチエージェントmdpのためのスケーラブルなanytime planning
• Authors: Shushman Choudhury, Jayesh K. Gupta, Peter Morales, Mykel J. Kochenderfer
• Abstract要約: 動的協調を必要とする大規模マルチエージェント連続的決定問題に対するスケーラブルな木探索計画アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,モンテカルロ木探索 (MCTS) を用いたオンライン計画,協調グラフを用いた局所エージェント相互作用の因子表現,および協調行動選択のための反復マックスプラス法からなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.69939216970677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a scalable tree search planning algorithm for large multi-agent sequential decision problems that require dynamic collaboration. Teams of agents need to coordinate decisions in many domains, but naive approaches fail due to the exponential growth of the joint action space with the number of agents. We circumvent this complexity through an anytime approach that allows us to trade computation for approximation quality and also dynamically coordinate actions. Our algorithm comprises three elements: online planning with Monte Carlo Tree Search (MCTS), factored representations of local agent interactions with coordination graphs, and the iterative Max-Plus method for joint action selection. We evaluate our approach on the benchmark SysAdmin domain with static coordination graphs and achieve comparable performance with much lower computation cost than our MCTS baselines. We also introduce a multi-drone delivery domain with dynamic, i.e., state-dependent coordination graphs, and demonstrate how our approach scales to large problems on this domain that are intractable for other MCTS methods. We provide an open-source implementation of our algorithm at https://github.com/JuliaPOMDP/FactoredValueMCTS.jl.
• Abstract（参考訳）: 動的協調を必要とする大規模マルチエージェントシーケンシャル決定問題に対して,スケーラブルな木探索計画アルゴリズムを提案する。 エージェントのチームは多くのドメインで決定をコーディネートする必要があるが、単純なアプローチはエージェントの数と共同アクション空間が指数関数的に増加するために失敗する。 私たちはこの複雑さを、近似品質と動的に協調する動作のために計算を交換できるanytimeアプローチを通じて回避します。 提案アルゴリズムは,モンテカルロ木探索 (MCTS) を用いたオンライン計画,協調グラフを用いた局所エージェント相互作用の因子表現,および協調行動選択のための反復マックスプラス法からなる。 我々は,静的コーディネーショングラフを用いたベンチマークSysAdminのアプローチを評価し,MCTSベースラインよりも計算コストがはるかに低い性能を実現する。 また,動的,すなわち状態依存のコーディネーショングラフを持つマルチドローン配送ドメインを導入し,我々のアプローチが,他のmctsメソッドでは難解なこの領域の大きな問題にどのようにスケールするかを実証する。 我々はこのアルゴリズムのオープンソース実装をhttps://github.com/JuliaPOMDP/FactoredValueMCTS.jlで公開しています。

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