論文の概要: Deceptive Path Planning via Reinforcement Learning with Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06552v1
• Date: Fri, 9 Feb 2024 17:07:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 16:16:44.342835
• Title: Deceptive Path Planning via Reinforcement Learning with Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた強化学習による知覚経路計画
• Authors: Michael Y. Fatemi and Wesley A. Suttle and Brian M. Sadler
• Abstract要約: 認知的経路計画(deceptive path planning, DPP)は、真の目標を外部の観測者から隠蔽する経路を設計する問題である。 DPPの既存の方法は、大域的状態観測可能性や完璧なモデル知識のような非現実的な仮定に依存している。 本稿では、任意の重み付きグラフ上でDPPを実行するためのトレーニングポリシーの強化学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.099595111978653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deceptive path planning (DPP) is the problem of designing a path that hides its true goal from an outside observer. Existing methods for DPP rely on unrealistic assumptions, such as global state observability and perfect model knowledge, and are typically problem-specific, meaning that even minor changes to a previously solved problem can force expensive computation of an entirely new solution. Given these drawbacks, such methods do not generalize to unseen problem instances, lack scalability to realistic problem sizes, and preclude both on-the-fly tunability of deception levels and real-time adaptivity to changing environments. In this paper, we propose a reinforcement learning (RL)-based scheme for training policies to perform DPP over arbitrary weighted graphs that overcomes these issues. The core of our approach is the introduction of a local perception model for the agent, a new state space representation distilling the key components of the DPP problem, the use of graph neural network-based policies to facilitate generalization and scaling, and the introduction of new deception bonuses that translate the deception objectives of classical methods to the RL setting. Through extensive experimentation we show that, without additional fine-tuning, at test time the resulting policies successfully generalize, scale, enjoy tunable levels of deception, and adapt in real-time to changes in the environment.
• Abstract（参考訳）: deceptive path planning (dpp) は、実際のゴールを外部のオブザーバーから隠蔽するパスを設計する問題である。 DPPの既存の手法は、大域的な状態観測可能性や完璧なモデル知識のような非現実的な仮定に依存しており、通常は問題固有のものである。 これらの欠点を考えると、そのような手法は、目に見えない問題インスタンスに一般化せず、現実的な問題サイズへのスケーラビリティを欠き、誤認レベルのオンザフライチューニングと環境の変化に対するリアルタイム適応性の両方を妨げる。 本稿では、これらの問題を克服する任意の重み付きグラフ上でDPPを実行するための強化学習(RL)に基づくトレーニング手法を提案する。 提案手法の核となるのは,エージェントの局所認識モデルの導入,DPP問題の主要成分を蒸留する新しい状態空間の表現,一般化とスケーリングを容易にするグラフニューラルネットワークベースのポリシの利用,古典的手法の騙し目的をRL設定に翻訳する新たな欺取ボーナスの導入である。 広範な実験を通じて、追加の微調整なしに、テスト時に得られたポリシーが一般化し、スケールし、調整可能なレベルのデセプションを享受し、環境の変化にリアルタイムに適応できることが示されます。

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