論文の概要: A Scalable Reinforcement Learning Approach for Attack Allocation in
Swarm to Swarm Engagement Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08319v1
- Date: Sat, 15 Oct 2022 15:36:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-18 17:41:23.934854
- Title: A Scalable Reinforcement Learning Approach for Attack Allocation in
Swarm to Swarm Engagement Problems
- Title（参考訳）: swarmのswarmエンゲージメント問題に対する攻撃割当のためのスケーラブル強化学習手法
- Authors: Umut Demir and Nazim Kemal Ure
- Abstract要約: 本稿では,大規模なSwarmの密度を制御し,敵のSwarm攻撃に対処する強化学習フレームワークを提案する。
我々の主な貢献は、マルコフ決定プロセスとして、スワムエンゲージメント問題に対するスワムの定式化である。
開発したフレームワークは,大規模エンゲージメントシナリオを多種多様なシナリオで効率的に処理できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work we propose a reinforcement learning (RL) framework that controls
the density of a large-scale swarm for engaging with adversarial swarm attacks.
Although there is a significant amount of existing work in applying artificial
intelligence methods to swarm control, analysis of interactions between two
adversarial swarms is a rather understudied area. Most of the existing work in
this subject develop strategies by making hard assumptions regarding the
strategy and dynamics of the adversarial swarm. Our main contribution is the
formulation of the swarm to swarm engagement problem as a Markov Decision
Process and development of RL algorithms that can compute engagement strategies
without the knowledge of strategy/dynamics of the adversarial swarm. Simulation
results show that the developed framework can handle a wide array of
large-scale engagement scenarios in an efficient manner.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,敵集団攻撃に対処すべく,大規模群集の密度を制御する強化学習(rl)フレームワークを提案する。
人工知能をスワーミングコントロールに適用する作業には、すでにかなりの量があるが、2つの敵集団間の相互作用の分析は、あまり研究されていない領域である。
この主題の既存の研究のほとんどは、敵集団の戦略とダイナミクスについて厳しい仮定をすることで戦略を発展させている。
我々の主な貢献は、マルコフ決定プロセスとしてのswarm to swarmのエンゲージメント問題に対するswarmの定式化と、swarmの戦略やダイナミクスを知らずにエンゲージメント戦略を計算できるrlアルゴリズムの開発です。
シミュレーションの結果,開発フレームワークは大規模参加シナリオを効率的に処理できることが判明した。
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