論文の概要: GRAPE-S: Near Real-Time Coalition Formation for Multiple Service Collectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12480v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 05:36:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 16:46:52.838716
• Title: GRAPE-S: Near Real-Time Coalition Formation for Multiple Service Collectives
• Title（参考訳）: grape-s: 複数サービス集団のリアルタイム連立形成
• Authors: Grace Diehl and Julie A. Adams
• Abstract要約: GRAPEとサービスモデルを統合し、GRAPE-SとPair-GRAPE-Sを生成する。 GRAPE-Sは、ターゲット領域の連立形成要求を満たし、ほぼリアルタイムで最適解を生成する。 Pair-GRAPE-Sはドメイン要件を満たし、ほぼリアルタイムで最適解を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Robotic collectives for military and disaster response applications require coalition formation algorithms to partition robots into appropriate task teams. Collectives' missions will often incorporate tasks that require multiple high-level robot behaviors or services, which coalition formation must accommodate. The highly dynamic and unstructured application domains also necessitate that coalition formation algorithms produce near optimal solutions (i.e., >95% utility) in near real-time (i.e., <5 minutes) with very large collectives (i.e., hundreds of robots). No previous coalition formation algorithm satisfies these requirements. An initial evaluation found that traditional auction-based algorithms' runtimes are too long, even though the centralized simulator incorporated ideal conditions unlikely to occur in real-world deployments (i.e., synchronization across robots and perfect, instantaneous communication). The hedonic game-based GRAPE algorithm can produce solutions in near real-time, but cannot be applied to multiple service collectives. This manuscript integrates GRAPE and a services model, producing GRAPE-S and Pair-GRAPE-S. These algorithms and two auction baselines were evaluated using a centralized simulator with up to 1000 robots, and via the largest distributed coalition formation simulated evaluation to date, with up to 500 robots. The evaluations demonstrate that auctions transfer poorly to distributed collectives, resulting in excessive runtimes and low utility solutions. GRAPE-S satisfies the target domains' coalition formation requirements, producing near optimal solutions in near real-time, and Pair-GRAPE-S more than satisfies the domain requirements, producing optimal solutions in near real-time. GRAPE-S and Pair-GRAPE-S are the first algorithms demonstrated to support near real-time coalition formation for very large, distributed collectives with multiple services.
• Abstract（参考訳）: 軍事・災害対応アプリケーションのためのロボット集合体は、ロボットを適切なタスクチームに分割する連立アルゴリズムを必要とする。 集団の任務は、しばしば複数の高度なロボットの行動やサービスを必要とするタスクを組み込む。 高度に動的で非構造化されたアプリケーションドメインはまた、連立形成アルゴリズムが、非常に大きな集団(すなわち数百のロボット)を持つほぼリアルタイム(すなわち5分)に、ほぼ最適な解(95%ユーティリティ)を生成する必要がある。 以前の連立形成アルゴリズムはこれらの要件を満たすものではない。 最初の評価では、従来のオークションベースのアルゴリズムのランタイムが長すぎることが判明した。 ヘドニックゲームベースのGRAPEアルゴリズムは、ほぼリアルタイムでソリューションを生成できるが、複数のサービス集合に適用することはできない。 GRAPEとサービスモデルを統合し、GRAPE-SとPair-GRAPE-Sを生成する。 これらのアルゴリズムと2つのオークションベースラインを、最大1000台のロボットによる集中型シミュレータを用いて評価し、最大500台のロボットによる評価をシミュレートした。 評価の結果、オークションは分散集団にはあまり移行せず、過度なランタイムと低いユーティリティソリューションを生み出している。 GRAPE-Sは、ターゲット領域の連立要求を満たし、ほぼリアルタイムでほぼ最適解を生成し、Pair-GRAPE-Sはドメイン要求を満足し、ほぼリアルタイムで最適な解を生成する。 GRAPE-SとPair-GRAPE-Sは、複数のサービスを持つ非常に大規模な分散集団に対して、リアルタイムに近い連立形成をサポートする最初のアルゴリズムである。

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