論文の概要: Double Q-Learning for Citizen Relocation During Natural Hazards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03800v2
• Date: Mon, 12 Sep 2022 16:24:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-13 10:35:09.811654
• Title: Double Q-Learning for Citizen Relocation During Natural Hazards
• Title（参考訳）: 二重Q-Learningによる自然災害時の市民移住
• Authors: Alysson Ribeiro da Silva
• Abstract要約: 強化学習アプローチは、自律ロボットが、人で構成される救助隊を待つことなく、自ら移動することで、市民の命を救えるソリューションの展開に使用することができる。 本研究では,部分観測可能なマルコフ決定プロセスに基づく市民移住の解決策を採用する。 その結果, 簡単なシナリオでは100%以上, 難しいシナリオでは50%近くの性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Natural disasters can cause substantial negative socio-economic impacts around the world, due to mortality, relocation, rates, and reconstruction decisions. Robotics has been successfully applied to identify and rescue victims during the occurrence of a natural hazard. However, little effort has been taken to deploy solutions where an autonomous robot can save the life of a citizen by itself relocating it, without the need to wait for a rescue team composed of humans. Reinforcement learning approaches can be used to deploy such a solution, however, one of the most famous algorithms to deploy it, the Q-learning, suffers from biased results generated when performing its learning routines. In this research a solution for citizen relocation based on Partially Observable Markov Decision Processes is adopted, where the capability of the Double Q-learning in relocating citizens during a natural hazard is evaluated under a proposed hazard simulation engine based on a grid world. The performance of the solution was measured as a success rate of a citizen relocation procedure, where the results show that the technique portrays a performance above 100% for easy scenarios and near 50% for hard ones.
• Abstract（参考訳）: 自然災害は、死亡率、転職率、復興の決定により、世界中の社会経済に重大な悪影響を及ぼす可能性がある。 ロボット工学は自然災害発生時の被害者の特定と救助に成功している。 しかし、自律ロボットは、人で構成される救助隊を待つことなく、自ら移動することで、市民の命を救えるようなソリューションを展開するための努力はほとんど行われていない。 強化学習アプローチはそのようなソリューションのデプロイに使用することができるが、そのデプロイで最も有名なアルゴリズムのひとつであるQラーニングは、学習ルーチンの実行時に発生するバイアスのある結果に悩まされている。 本研究は, 自然災害時の住民移動における二重Q-ラーニングの能力を, グリッド世界に基づくリスクシミュレーションエンジンにより評価する, 部分観測可能なマルコフ決定プロセスに基づく市民移住の解決策を採用するものである。 結果から,簡単なシナリオでは100%以上,ハードシナリオでは50%近い性能を示すことがわかった。

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