論文の概要: Multi Agent Path Finding using Evolutionary Game Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02010v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 03:46:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 18:45:18.483306
• Title: Multi Agent Path Finding using Evolutionary Game Theory
• Title（参考訳）: 進化ゲーム理論を用いたマルチエージェントパス探索
• Authors: Sheryl Paul, Jyotirmoy V. Deshmukh
• Abstract要約: 従来知られていなかった環境をナビゲートする一組の均質・自律的なエージェントに対する経路探索の問題点を考察する。 私たちの解決策は、進化ゲーム理論、つまり、うまく機能するポリシーを複製し、そうでないポリシーを減少させる考え方に基づいている。 我々は、我々が学習する政策が進化的に安定しており、それゆえに他の政策による侵略に迫っていることを実証的に証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22843885788439797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we consider the problem of path finding for a set of homogeneous and autonomous agents navigating a previously unknown stochastic environment. In our problem setting, each agent attempts to maximize a given utility function while respecting safety properties. Our solution is based on ideas from evolutionary game theory, namely replicating policies that perform well and diminishing ones that do not. We do a comprehensive comparison with related multiagent planning methods, and show that our technique beats state of the art RL algorithms in minimizing path length by nearly 30% in large spaces. We show that our algorithm is computationally faster than deep RL methods by at least an order of magnitude. We also show that it scales better with an increase in the number of agents as compared to other methods, path planning methods in particular. Lastly, we empirically prove that the policies that we learn are evolutionarily stable and thus impervious to invasion by any other policy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,未知の確率環境を探索する一様かつ自律的なエージェント群に対する経路探索の問題点について考察する。 問題設定では、各エージェントは、安全性を尊重しながら、与えられたユーティリティ機能を最大化しようとする。 我々の解決策は進化的ゲーム理論、すなわち、うまく機能するポリシーを複製し、そうでないものを減らすという考え方に基づいている。 我々は,関連するマルチエージェント計画手法を総合的に比較し,提案手法が経路長を最大化する技術であるRLアルゴリズムの精度を30%近く向上させることを示す。 我々のアルゴリズムは,少なくとも1桁の精度で深部RL法よりも高速であることを示す。 また,他の手法,特に経路計画手法と比較して,エージェント数の増加に伴ってスケール性が向上することを示した。 最後に、我々は、我々が学習する政策が進化的に安定しており、他の政策による侵略には耐え難いことを実証的に証明する。

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