論文の概要: Solving reward-collecting problems with UAVs: a comparison of online optimization and Q-learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00141v1
• Date: Tue, 30 Nov 2021 22:27:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-03 05:07:02.555445
• Title: Solving reward-collecting problems with UAVs: a comparison of online optimization and Q-learning
• Title（参考訳）: UAVによる報酬収集問題の解決:オンライン最適化とQ-ラーニングの比較
• Authors: Yixuan Liu and Chrysafis Vogiatzis and Ruriko Yoshida and Erich Morman
• Abstract要約: 与えられたスタートからゴールまでの短い経路を識別し、すべての報酬を集め、グリッド上でランダムに動く敵を避けるという課題について検討する。 本稿では,Deep Q-Learningモデル,$varepsilon$-greedyタブ状Q-Learningモデル,オンライン最適化フレームワークの3つの方法の比較を行った。 我々の実験は、ランダムな逆数を持つ単純なグリッドワールド環境を用いて設計され、これらの手法がどのように機能するかを示し、性能、精度、計算時間の観点から比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4251007104039006
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Uncrewed autonomous vehicles (UAVs) have made significant contributions to reconnaissance and surveillance missions in past US military campaigns. As the prevalence of UAVs increases, there has also been improvements in counter-UAV technology that makes it difficult for them to successfully obtain valuable intelligence within an area of interest. Hence, it has become important that modern UAVs can accomplish their missions while maximizing their chances of survival. In this work, we specifically study the problem of identifying a short path from a designated start to a goal, while collecting all rewards and avoiding adversaries that move randomly on the grid. We also provide a possible application of the framework in a military setting, that of autonomous casualty evacuation. We present a comparison of three methods to solve this problem: namely we implement a Deep Q-Learning model, an $\varepsilon$-greedy tabular Q-Learning model, and an online optimization framework. Our computational experiments, designed using simple grid-world environments with random adversaries showcase how these approaches work and compare them in terms of performance, accuracy, and computational time.
• Abstract（参考訳）: uncrewed autonomous vehicles (uavs)は、過去の米軍作戦における偵察および監視任務に多大な貢献をした。 UAVの普及に伴い、対UAV技術の改良も行われ、興味のある領域で貴重な情報を得るのを困難にしている。 したがって、現代のUAVが自らのミッションを達成し、生存可能性の最大化が重要である。 本研究では,与えられたスタートからゴールまでの短い経路を識別する問題について,すべての報酬を収集し,グリッド上でランダムに移動する敵を避けながら検討する。 また,自発的な死傷者の避難という,軍事的状況における枠組みの応用の可能性についても述べる。 本稿では,この問題を解決するために,Deep Q-Learningモデル,$\varepsilon$-greedyタブ状Q-Learningモデル,オンライン最適化フレームワークの3つの方法を比較する。 ランダムな逆数を持つ単純なグリッドワールド環境を用いて設計した計算実験は、これらの手法がどのように機能するかを示し、性能、精度、計算時間の観点から比較する。

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