論文の概要: Multi-Agent Simulation for AI Behaviour Discovery in Operations Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13296v1
- Date: Mon, 30 Aug 2021 15:14:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-31 14:28:06.713314
- Title: Multi-Agent Simulation for AI Behaviour Discovery in Operations Research
- Title（参考訳）: 運用研究におけるAI行動発見のためのマルチエージェントシミュレーション
- Authors: Michael Papasimeon, Lyndon Benke
- Abstract要約: ACE0は、マルチエージェントシミュレーションにおける行動発見のためのAIメソッドの適合性と生存性を評価するプラットフォームである。
本稿では, システムアーキテクチャの技術的概要, 航空宇宙領域における行動発見の事例研究, システムの質的評価について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9137554315375919
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We describe ACE0, a lightweight platform for evaluating the suitability and
viability of AI methods for behaviour discovery in multiagent simulations.
Specifically, ACE0 was designed to explore AI methods for multi-agent
simulations used in operations research studies related to new technologies
such as autonomous aircraft. Simulation environments used in production are
often high-fidelity, complex, require significant domain knowledge and as a
result have high R&D costs. Minimal and lightweight simulation environments can
help researchers and engineers evaluate the viability of new AI technologies
for behaviour discovery in a more agile and potentially cost effective manner.
In this paper we describe the motivation for the development of ACE0.We provide
a technical overview of the system architecture, describe a case study of
behaviour discovery in the aerospace domain, and provide a qualitative
evaluation of the system. The evaluation includes a brief description of
collaborative research projects with academic partners, exploring different AI
behaviour discovery methods.
- Abstract（参考訳）: マルチエージェントシミュレーションにおける行動発見のためのAI手法の適合性と有効性を評価する軽量プラットフォームであるACE0について述べる。
具体的には、ACE0は自律航空機のような新しい技術に関連する運用研究で使用されるマルチエージェントシミュレーションのためのAI手法を探索するために設計された。
生産で使用されるシミュレーション環境は、しばしば高忠実で複雑であり、かなりのドメイン知識を必要とし、結果としてR&Dコストが高い。
最小限で軽量なシミュレーション環境は、研究者やエンジニアが、よりアジャイルで潜在的にコストのかかる方法で行動発見のための新しいAI技術の生存可能性を評価するのに役立つ。
本稿では、ACE0の開発動機について述べるとともに、システムアーキテクチャの技術的概要、航空宇宙領域における振る舞い発見の事例研究、システムの質的評価について述べる。
この評価には、学術パートナーと共同研究プロジェクトの簡単な説明が含まれており、さまざまなAI行動発見方法を探求している。
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