論文の概要: A Regret Minimization Approach to Multi-Agent Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.13288v2
• Date: Tue, 1 Feb 2022 02:22:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-02 12:16:29.100501
• Title: A Regret Minimization Approach to Multi-Agent Control
• Title（参考訳）: マルチエージェント制御への後悔最小化アプローチ
• Authors: Udaya Ghai, Udari Madhushani, Naomi Leonard, Elad Hazan
• Abstract要約: 本研究では,動的システムのマルチエージェント制御の問題点について考察する。 分散アルゴリズムに対して,任意の(標準的な)後悔最小化制御法から最小化する。 本研究では,分散手法が障害に対して頑健であり,動的に逆向きに摂動することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.20403443262127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of multi-agent control of a dynamical system with known dynamics and adversarial disturbances. Our study focuses on optimal control without centralized precomputed policies, but rather with adaptive control policies for the different agents that are only equipped with a stabilizing controller. We give a reduction from any (standard) regret minimizing control method to a distributed algorithm. The reduction guarantees that the resulting distributed algorithm has low regret relative to the optimal precomputed joint policy. Our methodology involves generalizing online convex optimization to a multi-agent setting and applying recent tools from nonstochastic control derived for a single agent. We empirically evaluate our method on a model of an overactuated aircraft. We show that the distributed method is robust to failure and to adversarial perturbations in the dynamics.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,動的システムのマルチエージェント制御の問題点について考察する。 本研究は,中央集権的な事前計算を行なわない最適制御に焦点をあて,安定化制御のみを備えた異なるエージェントに対する適応制御ポリシーを提案する。 我々は、任意の(標準的な)後悔の少ない制御方法を分散アルゴリズムに還元する。 この削減により、得られた分散アルゴリズムは、最適な事前計算された共同ポリシに対して、後悔の少ないことが保証される。 提案手法は,オンライン凸最適化をマルチエージェント設定に一般化し,非定型制御からの最近のツールを適用することを含む。 本手法は過度に作動する航空機のモデルを用いて実験的に評価する。 分散手法は, 障害に対して頑健であり, ダイナミックスにおける逆摂動に対して頑健であることを示す。

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