論文の概要: An active learning method for solving competitive multi-agent decision-making and control problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12561v5
- Date: Mon, 07 Oct 2024 10:52:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-08 13:08:31.453484
- Title: An active learning method for solving competitive multi-agent decision-making and control problems
- Title（参考訳）: 競争力のあるマルチエージェント意思決定・制御問題の解法
- Authors: Filippo Fabiani, Alberto Bemporad,
- Abstract要約: 競合エージェントの集団に対する定常行動プロファイルを特定するための,新しいアクティブラーニング手法を提案する。
提案手法は,典型的なマルチエージェント制御と意思決定問題に適用可能であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2430809884830318
- License:
- Abstract: To identify a stationary action profile for a population of competitive agents, each executing private strategies, we introduce a novel active-learning scheme where a centralized external observer (or entity) can probe the agents' reactions and recursively update simple local parametric estimates of the action-reaction mappings. Under very general working assumptions (not even assuming that a stationary profile exists), sufficient conditions are established to assess the asymptotic properties of the proposed active learning methodology so that, if the parameters characterizing the action-reaction mappings converge, a stationary action profile is achieved. Such conditions hence act also as certificates for the existence of such a profile. Extensive numerical simulations involving typical competitive multi-agent control and decision-making problems illustrate the practical effectiveness of the proposed learning-based approach.
- Abstract（参考訳）: 競合エージェントの集団に対する定常的行動プロファイルを識別するために、それぞれがプライベート戦略を実行するために、エージェントの反応を探索し、アクション・アクション・マッピングの単純な局所パラメトリック推定を再帰的に更新する、新しいアクティブ・ラーニング・スキームを導入する。
非常に一般的な作業仮定(静止プロファイルの存在を前提としない)の下では、提案したアクティブラーニング手法の漸近特性を評価するのに十分な条件が確立され、アクション-反応マッピングを特徴付けるパラメータが収束すると、定常動作プロファイルが達成される。
このような条件は、そのようなプロファイルが存在することの証明書としても機能する。
典型的な競合型マルチエージェント制御と意思決定問題を含む広範囲な数値シミュレーションにより,提案手法の有効性が示された。
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