論文の概要: Graph Neural Networks for Decentralized Multi-Agent Perimeter Defense

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09689v1
• Date: Mon, 23 Jan 2023 19:35:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-25 14:57:07.912009
• Title: Graph Neural Networks for Decentralized Multi-Agent Perimeter Defense
• Title（参考訳）: 分散マルチエージェント周辺防御のためのグラフニューラルネットワーク
• Authors: Elijah S. Lee, Lifeng Zhou, Alejandro Ribeiro, Vijay Kumar
• Abstract要約: 我々は,防御者の地域認識とコミュニケーショングラフから行動へのマッピングを学習する模倣学習フレームワークを開発した。 学習ネットワークの性能を実証するために、異なるチームサイズと構成のシナリオで周辺防衛ゲームを実行します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.9039128130633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we study the problem of decentralized multi-agent perimeter defense that asks for computing actions for defenders with local perceptions and communications to maximize the capture of intruders. One major challenge for practical implementations is to make perimeter defense strategies scalable for large-scale problem instances. To this end, we leverage graph neural networks (GNNs) to develop an imitation learning framework that learns a mapping from defenders' local perceptions and their communication graph to their actions. The proposed GNN-based learning network is trained by imitating a centralized expert algorithm such that the learned actions are close to that generated by the expert algorithm. We demonstrate that our proposed network performs closer to the expert algorithm and is superior to other baseline algorithms by capturing more intruders. Our GNN-based network is trained at a small scale and can be generalized to large-scale cases. We run perimeter defense games in scenarios with different team sizes and configurations to demonstrate the performance of the learned network.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,攻撃者の捕獲を最大化するために,局所的な認識と通信を行うディフェンダーに対する計算行動を求める分散マルチエージェント周辺防御の問題について検討する。 実用的な実装のための大きな課題のひとつは、大規模な問題に対して、周囲防御戦略をスケーラブルにすることだ。 この目的のために,我々はグラフニューラルネットワーク(gnns)を利用して,ディフェンダーの局所的知覚とそのコミュニケーショングラフから行動へのマッピングを学ぶ模倣学習フレームワークを開発した。 提案したGNNベースの学習ネットワークは、学習行動がエキスパートアルゴリズムによって生成されるものに近いように、一元化した専門家アルゴリズムを模倣して訓練される。 提案するネットワークはエキスパートアルゴリズムに近い性能を示し,侵入者数を増やすことにより,他のベースラインアルゴリズムよりも優れていることを示す。 我々のGNNベースのネットワークは、小規模で訓練されており、大規模ケースに一般化することができる。 学習ネットワークの性能を実証するために、異なるチームサイズと構成のシナリオで周辺防衛ゲームを実行します。

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