論文の概要: Graph Attention Multi-Agent Fleet Autonomy for Advanced Air Mobility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07337v1
• Date: Tue, 14 Feb 2023 20:48:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-16 16:28:33.954275
• Title: Graph Attention Multi-Agent Fleet Autonomy for Advanced Air Mobility
• Title（参考訳）: 高度空気移動のためのグラフ注意マルチエージェントフリートオートノミー
• Authors: Malintha Fernando, Ransalu Senanayake, Heeyoul Choi, Martin Swany
• Abstract要約: 本稿では,航空車両エージェント群を協調させるために,部分的に観測可能な高度空力ゲームの概念を導入する。 一般化可能なポリシを構築するために,新しいグラフ注目型エンコーダデコーダ(HetGAT Enc-Dec)ニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.533471021886634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous mobility is emerging as a new mode of urban transportation for moving cargo and passengers. However, such fleet coordination schemes face significant challenges in scaling to accommodate fast-growing fleet sizes that vary in their operational range, capacity, and communication capabilities. We introduce the concept of partially observable advanced air mobility games to coordinate a fleet of aerial vehicle agents accounting for their heterogeneity and self-interest inherent to commercial mobility fleets. We propose a novel heterogeneous graph attention-based encoder-decoder (HetGAT Enc-Dec) neural network to construct a generalizable stochastic policy stemming from the inter- and intra-agent relations within the mobility system. We train our policy by leveraging deep multi-agent reinforcement learning, allowing decentralized decision-making for the agents using their local observations. Through extensive experimentation, we show that the fleets operating under the HetGAT Enc-Dec policy outperform other state-of-the-art graph neural network-based policies by achieving the highest fleet reward and fulfillment ratios in an on-demand mobility network.
• Abstract（参考訳）: 移動貨物や乗客のための新しい交通手段として、自動運転モビリティが出現している。 しかしながら、このような艦隊調整方式は、運用範囲、容量、通信能力に異なる、急成長する艦隊規模に対応するためにスケーリングにおいて大きな課題に直面している。 本稿では,商用機動車両に固有の不均一性と自己関心を考慮に入れた航空車両エージェントの艦隊を調整するための,部分的に観測可能な高度空力ゲームの概念を紹介する。 本稿では,移動システム内のエージェント間関係から生じる一般化可能な確率的ポリシを構築するために,新しい異種グラフ注目型エンコーダデコーダ(HetGAT Enc-Dec)ニューラルネットワークを提案する。 我々は、深層多エージェント強化学習を活用して政策を訓練し、その局地的な観察によるエージェントの分散意思決定を可能にする。 大規模な実験を通じて,HetGAT Enc-Dec ポリシの下で運用されている艦隊は,オンデマンドモビリティネットワークにおいて,最も高い艦隊報酬と充足率を達成することにより,他の最先端のグラフニューラルネットワークポリシよりも優れていることを示す。

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