Fugu-MT 論文翻訳(概要): Constrained Environment Optimization for Prioritized Multi-Agent Navigation

論文の概要: Constrained Environment Optimization for Prioritized Multi-Agent Navigation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11260v1
Date: Thu, 18 May 2023 18:55:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-22 17:28:31.428499
Title: Constrained Environment Optimization for Prioritized Multi-Agent Navigation
Title（参考訳）: 優先型マルチエージェントナビゲーションのための制約付き環境最適化
Authors: Zhan Gao and Amanda Prorok
Abstract要約: 本稿では,システムレベルの最適化問題において,環境を決定変数として考えることを目的とする。本稿では,非優先順位付け・優先度付けされた環境最適化の新たな問題を提案する。完全性を確保しつつ環境が変化しうる条件を, 形式的証明を通じて示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.473177123332281
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Traditional approaches to the design of multi-agent navigation algorithms consider the environment as a fixed constraint, despite the influence of spatial constraints on agents' performance. Yet hand-designing conducive environment layouts is inefficient and potentially expensive. The goal of this paper is to consider the environment as a decision variable in a system-level optimization problem, where both agent performance and environment cost are incorporated. Towards this end, we propose novel problems of unprioritized and prioritized environment optimization, where the former considers agents unbiasedly and the latter accounts for agent priorities. We show, through formal proofs, under which conditions the environment can change while guaranteeing completeness (i.e., all agents reach goals), and analyze the role of agent priorities in the environment optimization. We proceed to impose real-world constraints on the environment optimization and formulate it mathematically as a constrained stochastic optimization problem. Since the relation between agents, environment and performance is challenging to model, we leverage reinforcement learning to develop a model-free solution and a primal-dual mechanism to handle constraints. Distinct information processing architectures are integrated for various implementation scenarios, including online/offline optimization and discrete/continuous environment. Numerical results corroborate the theory and demonstrate the validity and adaptability of our approach.
Abstract（参考訳）: マルチエージェントナビゲーションアルゴリズムの設計への伝統的なアプローチは、空間的制約がエージェントの性能に与える影響にもかかわらず、環境を固定的な制約と考える。しかし、手動設計による環境レイアウトは非効率であり、潜在的に高価である。本研究の目的は,エージェント性能と環境コストの両方を組み込んだシステムレベルの最適化問題において,環境を決定変数として考えることである。この目的に向けて,前者はエージェントを偏りなく考慮し,後者はエージェントの優先順位を考慮し,非優先的かつ優先順位付けされた環境最適化の新たな問題を提案する。我々は,完全性(すなわち,すべてのエージェントが目標に達する)を保証しながら,環境が変化する条件下での形式的証明を行い,環境最適化におけるエージェント優先度の役割を分析する。実世界の制約を環境最適化に課し,制約付き確率最適化問題として数学的に定式化する。エージェント, 環境, 性能の関係はモデル化が難しいため, 強化学習を活用して, 制約に対処するモデルフリーソリューションと原始双対機構を開発する。個別情報処理アーキテクチャは、オンライン/オフライン最適化や離散/連続環境など、様々な実装シナリオで統合されている。数値的な結果は理論を裏付け、我々のアプローチの有効性と適応性を示す。

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