論文の概要: Adversarial Search and Track with Multiagent Reinforcement Learning in Sparsely Observable Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11301v1
• Date: Tue, 20 Jun 2023 05:31:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 15:30:48.736372
• Title: Adversarial Search and Track with Multiagent Reinforcement Learning in Sparsely Observable Environment
• Title（参考訳）: 疎観測環境におけるマルチエージェント強化学習による逆探索と追跡
• Authors: Zixuan Wu, Sean Ye, Manisha Natarajan, Letian Chen, Rohan Paleja, Matthew C. Gombolay
• Abstract要約: 本研究では,動的探索エージェントのチームに対して,敵対的回避エージェントを捕捉する探索・追跡(S&T)問題について検討する。 我々のアルゴリズムは、事前知識と動きモデルから情報をバランスさせて、データ分散シフトに対して回復力を維持する方法を学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.160595129387177
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study a search and tracking (S&T) problem for a team of dynamic search agents to capture an adversarial evasive agent with only sparse temporal and spatial knowledge of its location in this paper. The domain is challenging for traditional Reinforcement Learning (RL) approaches as the large space leads to sparse observations of the adversary and in turn sparse rewards for the search agents. Additionally, the opponent's behavior is reactionary to the search agents, which causes a data distribution shift for RL during training as search agents improve their policies. We propose a differentiable Multi-Agent RL (MARL) architecture that utilizes a novel filtering module to supplement estimated adversary location information and enables the effective learning of a team policy. Our algorithm learns how to balance information from prior knowledge and a motion model to remain resilient to the data distribution shift and outperforms all baseline methods with a 46% increase of detection rate.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,動的探索エージェントの探索・追跡(S&T)問題について検討し,その位置に関する時間的・空間的知識の少ない敵対的回避エージェントを捕捉する。 この領域は、大きな空間が敵の視線を緩やかに観察し、探索エージェントに対する報酬を軽視するため、伝統的な強化学習(RL)アプローチに挑戦する。 さらに、相手の行動は、検索エージェントに対して反抗的であり、検索エージェントがポリシーを改善するにつれて、トレーニング中のRLのデータ分散シフトを引き起こす。 本稿では,新たなフィルタリングモジュールを用いて,推定対向位置情報を補足し,チームの方針を効果的に学習できる,識別可能なマルチエージェントRL(MARL)アーキテクチャを提案する。 本アルゴリズムは,従来の知識と動きモデルから得られる情報のバランスを学習し,データ分散シフトに対して回復力を保つとともに,検出率を46%増加させ,すべてのベースライン法より優れる。

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