論文の概要: Forecasting Local Behavior of Self-organizing Many-agent System without Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17289v2
• Date: Wed, 31 May 2023 04:25:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 04:00:21.169336
• Title: Forecasting Local Behavior of Self-organizing Many-agent System without Reconstruction
• Title（参考訳）: リコンストラクションのない自己組織型多エージェントシステムの局所的挙動予測
• Authors: Beomseok Kang, Minah Lee, Harshit Kumar, Saibal Mukhopadhyay
• Abstract要約: 本研究では,大規模な自己組織型マルチエージェントシステムにおけるエージェントの状態予測のためのCNN-LSTMモデルについて検討する。 提案モデルはAUCと似ているかやや悪いかを示すが,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。
• 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: Large multi-agent systems are often driven by locally defined agent interactions, which is referred to as self-organization. Our primary objective is to determine when the propagation of such local interactions will reach a specific agent of interest. Although conventional approaches that reconstruct all agent states can be used, they may entail unnecessary computational costs. In this paper, we investigate a CNN-LSTM model to forecast the state of a particular agent in a large self-organizing multi-agent system without the reconstruction. The proposed model comprises a CNN encoder to represent the system in a low-dimensional vector, a LSTM module to learn agent dynamics in the vector space, and a MLP decoder to predict the future state of an agent. As an example, we consider a forest fire model where we aim to predict when a particular tree agent will start burning. We compare the proposed model with reconstruction-based approaches such as CNN-LSTM and ConvLSTM. The proposed model exhibits similar or slightly worse AUC but significantly reduces computational costs such as activation than ConvLSTM. Moreover, it achieves higher AUC with less computation than the recontruction-based CNN-LSTM.
• Abstract（参考訳）: 大規模なマルチエージェントシステムは、しばしば局所的に定義されたエージェント相互作用によって駆動される。 我々の主な目的は、そのような局所的な相互作用の伝播がいつ特定の関心のエージェントに到達するかを決定することである。 全てのエージェント状態を再構築する従来の手法を用いることができるが、不要な計算コストがかかる可能性がある。 本稿では,大規模な自己組織型マルチエージェントシステムにおけるエージェントの状態を予測するためのCNN-LSTMモデルについて検討する。 提案モデルは,低次元ベクトルにおけるシステムを表現するCNNエンコーダと,ベクトル空間における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状態を予測するMLPデコーダとを備える。 一例として、特定の樹木が燃え始める時期を予測する森林火災モデルについて考察する。 提案モデルとCNN-LSTMやConvLSTMのような再構成に基づくアプローチを比較した。 提案モデルはAUCと似ているかやや悪いが、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。 さらに、再構成ベースのCNN-LSTMよりも少ない計算で高いAUCを実現する。

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