論文の概要: An Energy-aware and Fault-tolerant Deep Reinforcement Learning based
approach for Multi-agent Patrolling Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08230v4
- Date: Fri, 9 Jun 2023 03:22:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-12 17:54:39.103810
- Title: An Energy-aware and Fault-tolerant Deep Reinforcement Learning based
approach for Multi-agent Patrolling Problems
- Title（参考訳）: マルチエージェントパトロール問題に対する省エネルギー・フォールトトレラント深層強化学習のアプローチ
- Authors: Chenhao Tong, Aaron Harwood, Maria A. Rodriguez, Richard O. Sinnott
- Abstract要約: モデルのない深層マルチエージェント強化学習に基づく手法を提案する。
エージェントは、様々な未知のダイナミクスや要因で環境をパトロールするように訓練される。
連続的なパトロールを支援するために自動的に充電することができる。
このアーキテクチャは、パトロールシステムを提供し、エージェントの障害を許容し、サプリメントエージェントを追加して、失敗したエージェントを置き換えたり、全体的なパトロール性能を向上させることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5008597638379226
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Autonomous vehicles are suited for continuous area patrolling problems.
However, finding an optimal patrolling strategy can be challenging for many
reasons. Firstly, patrolling environments are often complex and can include
unknown environmental factors, such as wind or landscape. Secondly, autonomous
vehicles can have failures or hardware constraints, such as limited battery
life. Importantly, patrolling large areas often requires multiple agents that
need to collectively coordinate their actions. In this work, we consider these
limitations and propose an approach based on model-free, deep multi-agent
reinforcement learning. In this approach, the agents are trained to patrol an
environment with various unknown dynamics and factors. They can automatically
recharge themselves to support continuous collective patrolling. A distributed
homogeneous multi-agent architecture is proposed, where all patrolling agents
execute identical policies locally based on their local observations and shared
location information. This architecture provides a patrolling system that can
tolerate agent failures and allow supplementary agents to be added to replace
failed agents or to increase the overall patrol performance. The solution is
validated through simulation experiments from multiple perspectives, including
the overall patrol performance, the efficiency of battery recharging
strategies, the overall fault tolerance, and the ability to cooperate with
supplementary agents.
- Abstract（参考訳）: 自動運転車は、継続的な地域パトロール問題に向いている。
しかし、多くの理由から最適なパトロール戦略を見つけることは困難である。
まず、パトロール環境はしばしば複雑であり、風や風景のような未知の環境要素を含んでいる。
第二に、自動運転車はバッテリー寿命の制限など、故障やハードウェアの制約がある。
重要なことに、大きなエリアをパトロールするには、複数のエージェントが必要である。
本研究では,これらの制約を考慮し,モデルフリーで深いマルチエージェント強化学習に基づくアプローチを提案する。
このアプローチでは、エージェントは様々な未知のダイナミクスや要因で環境をパトロールするように訓練される。
連続的なパトロールを支援するために自動的に充電することができる。
全てのパトロールエージェントがローカルな観測と共有位置情報に基づいて同一のポリシーをローカルに実行する分散同種マルチエージェントアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャは、エージェントの故障を許容し、失敗したエージェントを置き換えたり、全体的なパトロール性能を向上させるために補助エージェントを追加することができるパトロールシステムを提供する。
このソリューションは、全体的なパトロール性能、バッテリリリチャージ戦略の効率、全体的な耐障害性、補足的なエージェントと協調する能力など、複数の観点からのシミュレーション実験によって検証される。
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