論文の概要: Forecasting local behavior of multi-agent system and its application to
forest fire model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17289v1
- Date: Fri, 28 Oct 2022 05:39:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-01 15:49:05.002588
- Title: Forecasting local behavior of multi-agent system and its application to
forest fire model
- Title(参考訳): マルチエージェントシステムの局所的挙動予測と森林火災モデルへの適用
- Authors: Beomseok Kang, Minah Lee, Harshit Kumar, Saibal Mukhopadhyay
- Abstract要約: 我々は,CNN-LSTMモデルを用いて,大規模マルチエージェントシステムにおける特定のエージェントの状態を予測する。
森林火災モデル(英語版)は、特定のツリーエージェントが燃えていることを予測する必要がある例である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.766362731356686
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we study a CNN-LSTM model to forecast the state of a specific
agent in a large multi-agent system. The proposed model consists of a CNN
encoder to represent the system into a low-dimensional vector, a LSTM module to
learn the agent dynamics in the vector space, and a MLP decoder to predict the
future state of an agent. A forest fire model is considered as an example where
we need to predict when a specific tree agent will be burning. We observe that
the proposed model achieves higher AUC with less computation than a frame-based
model and significantly saves computational costs such as the activation than
ConvLSTM.
- Abstract(参考訳): 本稿では,CNN-LSTMモデルを用いて,大規模マルチエージェントシステムにおける特定のエージェントの状態を予測する。
提案モデルは,システムを低次元ベクトルに表現するCNNエンコーダと,ベクトル空間のエージェントダイナミクスを学習するLSTMモジュールと,エージェントの将来の状態を予測するMLPデコーダとから構成される。
森林火災モデル(forest fire model)は、特定の樹木エージェントがいつ燃えているかを予測する必要がある例である。
提案モデルでは,フレームベースモデルよりも少ない計算で高いAUCを実現し,ConvLSTMよりもアクティベーションなどの計算コストを大幅に削減する。
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