論文の概要: Reward Function Design for Crowd Simulation via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12841v1
• Date: Fri, 22 Sep 2023 12:55:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 14:41:48.292604
• Title: Reward Function Design for Crowd Simulation via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による群衆シミュレーションのための報酬関数設計
• Authors: Ariel Kwiatkowski, Vicky Kalogeiton, Julien Pettr\'e, Marie-Paule Cani
• Abstract要約: 強化学習は仮想的な群集をシミュレートする大きな可能性を示しているが、報酬関数の設計は効率的かつ効率的な結果を達成するために重要である。 本研究では, 特定の報酬関数の妥当性を解析的特性に応じて理論的に把握し, 様々なシナリオを用いて実証的に評価する。 本研究は,新しい群集シミュレーション技術の発展に寄与し,人間のようなナビゲーションの幅広い研究に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.449513548800466
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Crowd simulation is important for video-games design, since it enables to populate virtual worlds with autonomous avatars that navigate in a human-like manner. Reinforcement learning has shown great potential in simulating virtual crowds, but the design of the reward function is critical to achieving effective and efficient results. In this work, we explore the design of reward functions for reinforcement learning-based crowd simulation. We provide theoretical insights on the validity of certain reward functions according to their analytical properties, and evaluate them empirically using a range of scenarios, using the energy efficiency as the metric. Our experiments show that directly minimizing the energy usage is a viable strategy as long as it is paired with an appropriately scaled guiding potential, and enable us to study the impact of the different reward components on the behavior of the simulated crowd. Our findings can inform the development of new crowd simulation techniques, and contribute to the wider study of human-like navigation.
• Abstract（参考訳）: 群衆シミュレーションは、仮想世界を人間のような方法でナビゲートする自律的なアバターで配置できるため、ビデオゲームの設計において重要である。 強化学習は仮想群衆をシミュレートする大きな可能性を示したが、報酬関数の設計は効果的かつ効率的な結果を達成するために重要である。 本研究では,強化学習に基づく群衆シミュレーションのための報酬関数の設計について検討する。 我々は,特定の報酬関数を解析的性質に応じて妥当性を理論的に把握し,エネルギー効率を指標として,様々なシナリオを用いて経験的に評価する。 実験の結果, エネルギー使用量を直接最小化することは, 適切なスケールの誘導電位と組み合わせれば可能であり, シミュレーションされた群衆の行動に異なる報酬成分が与える影響を研究することができることがわかった。 以上の知見は,新しい群集シミュレーション手法の開発に役立ち,人間型ナビゲーションのより広範な研究に寄与する。

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