論文の概要: The Holy Grail of Multi-Robot Planning: Learning to Generate Online-Scalable Solutions from Offline-Optimal Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12254v1
• Date: Mon, 26 Jul 2021 14:59:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-27 15:43:31.727028
• Title: The Holy Grail of Multi-Robot Planning: Learning to Generate Online-Scalable Solutions from Offline-Optimal Experts
• Title（参考訳）: マルチロボット計画の聖杯:オフライン最適専門家によるオンラインスケーラブルソリューションの学習
• Authors: Amanda Prorok, Jan Blumenkamp, Qingbiao Li, Ryan Kortvelesy, Zhe Liu, Ethan Stump
• Abstract要約: 多くのマルチロボット計画問題は次元の呪いに悩まされている。 マルチロボット計画における学習に基づく手法の利用は大きな約束である。 しかし、多くの問題が、このアイデアを最大限に活用することを妨げました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.248871363316855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many multi-robot planning problems are burdened by the curse of dimensionality, which compounds the difficulty of applying solutions to large-scale problem instances. The use of learning-based methods in multi-robot planning holds great promise as it enables us to offload the online computational burden of expensive, yet optimal solvers, to an offline learning procedure. Simply put, the idea is to train a policy to copy an optimal pattern generated by a small-scale system, and then transfer that policy to much larger systems, in the hope that the learned strategy scales, while maintaining near-optimal performance. Yet, a number of issues impede us from leveraging this idea to its full potential. This blue-sky paper elaborates some of the key challenges that remain.
• Abstract（参考訳）: 多くのマルチロボット計画問題は次元の呪いによって負担され、大規模な問題インスタンスにソリューションを適用するのが困難である。 マルチロボット計画における学習ベースの手法の利用は、コストがかかるが最適な解法のオンライン計算負荷をオフラインの学習手順にオフロードできるので、大きな期待を抱いている。 簡単に言えば、小さなシステムで生成された最適なパターンをコピーするポリシーをトレーニングし、学習した戦略がスケールし、ほぼ最適に近いパフォーマンスを維持することを期待して、そのポリシーをもっと大きなシステムに転送する、というアイデアだ。 しかし、多くの問題が、このアイデアを最大限に活用することを妨げる。 このブルースキーの論文は、残るいくつかの重要な課題を詳述している。

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