論文の概要: Scalable Planning and Learning Framework Development for Swarm-to-Swarm Engagement Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02909v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 12:08:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 17:54:54.463802
• Title: Scalable Planning and Learning Framework Development for Swarm-to-Swarm Engagement Problems
• Title（参考訳）: swarm-to-swarmエンゲージメント問題に対するスケーラブルな計画学習フレームワークの開発
• Authors: Umut Demir, A. Sadik Satir, Gulay Goktas Sever, Cansu Yikilmaz, Nazim Kemal Ure
• Abstract要約: 本稿では,大規模なSwarmエンゲージメント問題に対処するための強化学習(RL)に基づくフレームワークを提案する。 有限時間キャプチャが一定の条件下で保証される様々なマルチエージェントPEシナリオをシミュレートする。 我々は大規模なSwarm-to-Swarmエンゲージメントシミュレーションにおけるアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Development of guidance, navigation and control frameworks/algorithms for swarms attracted significant attention in recent years. That being said, algorithms for planning swarm allocations/trajectories for engaging with enemy swarms is largely an understudied problem. Although small-scale scenarios can be addressed with tools from differential game theory, existing approaches fail to scale for large-scale multi-agent pursuit evasion (PE) scenarios. In this work, we propose a reinforcement learning (RL) based framework to decompose to large-scale swarm engagement problems into a number of independent multi-agent pursuit-evasion games. We simulate a variety of multi-agent PE scenarios, where finite time capture is guaranteed under certain conditions. The calculated PE statistics are provided as a reward signal to the high level allocation layer, which uses an RL algorithm to allocate controlled swarm units to eliminate enemy swarm units with maximum efficiency. We verify our approach in large-scale swarm-to-swarm engagement simulations.
• Abstract（参考訳）: 近年、誘導・航法・制御フレームワーク・スワーミング用アルゴリズムの開発が注目されている。 そうは言っても、swarmのアロケーション/トラジェクタを計画するためのアルゴリズムは、主に未熟な問題である。 小規模シナリオは微分ゲーム理論のツールで対処できるが、既存のアプローチでは大規模マルチエージェント追跡回避(pe)シナリオではスケールできない。 本研究では,大規模スワムエンゲージメント問題に対する強化学習(RL)に基づくフレームワークを,多数の独立したマルチエージェント追従回避ゲームに分解する。 有限時間キャプチャが一定の条件下で保証される様々なマルチエージェントPEシナリオをシミュレートする。 算出されたPE統計は、RLアルゴリズムを用いて制御されたSwarmユニットを割り当て、敵のSwarmユニットを最大効率で除去する高レベルアロケーション層に対する報酬信号として提供される。 我々は大規模なSwarm-to-Swarmエンゲージメントシミュレーションにおけるアプローチを検証する。

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