論文の概要: A Policy Iteration Approach for Flock Motion Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10035v1
• Date: Fri, 17 Mar 2023 15:04:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-20 14:16:26.354489
• Title: A Policy Iteration Approach for Flock Motion Control
• Title（参考訳）: 群れ運動制御のためのポリシー反復アプローチ
• Authors: Shuzheng Qu, Mohammed Abouheaf, Wail Gueaieb and Davide Spinello
• Abstract要約: 全体的な制御プロセスは、群れの粘着性と局在性を監視しながらエージェントを誘導する。 ここでは、独立したコマンドジェネレータに従うためにエージェント群を誘導するために、オンラインモデルフリーのポリシーイテレーションメカニズムが開発されている。 政策反復機構のシミュレーション結果から,計算労力の少ない高速学習と収束挙動が明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.419608513284392
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The flocking motion control is concerned with managing the possible conflicts between local and team objectives of multi-agent systems. The overall control process guides the agents while monitoring the flock-cohesiveness and localization. The underlying mechanisms may degrade due to overlooking the unmodeled uncertainties associated with the flock dynamics and formation. On another side, the efficiencies of the various control designs rely on how quickly they can adapt to different dynamic situations in real-time. An online model-free policy iteration mechanism is developed here to guide a flock of agents to follow an independent command generator over a time-varying graph topology. The strength of connectivity between any two agents or the graph edge weight is decided using a position adjacency dependent function. An online recursive least squares approach is adopted to tune the guidance strategies without knowing the dynamics of the agents or those of the command generator. It is compared with another reinforcement learning approach from the literature which is based on a value iteration technique. The simulation results of the policy iteration mechanism revealed fast learning and convergence behaviors with less computational effort.
• Abstract（参考訳）: 群れ移動制御は、マルチエージェントシステムのローカルとチームの目標間の衝突の可能性があることを管理する。 全体的な制御プロセスは、群集結合性と局在を監視しながらエージェントを導く。 根底にあるメカニズムは、群れのダイナミクスと形成に関連する不確実性を見落としているため、劣化する可能性がある。 一方、様々な制御設計の効率性は、リアルタイムで異なる動的状況に迅速に適応できることに依存している。 時間変化グラフトポロジ上で独立したコマンドジェネレータに従うようにエージェント群をガイドするために、オンラインモデルフリーのポリシーイテレーションメカニズムが開発されている。 位置隣接依存性関数を用いて、任意の2つのエージェント間の接続強度またはグラフエッジ重みを決定する。 エージェントやコマンドジェネレータのダイナミクスを知らずにガイダンス戦略を調整するために、オンライン再帰的最小二乗法が採用されている。 これは、価値反復法に基づく文献からの他の強化学習手法と比較される。 政策反復機構のシミュレーション結果から,計算労力の少ない高速学習と収束挙動が明らかになった。

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