Fugu-MT 論文翻訳(概要): Single- and Multi-Agent Private Active Sensing: A Deep Neuroevolution Approach

論文の概要: Single- and Multi-Agent Private Active Sensing: A Deep Neuroevolution Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10112v1
Date: Fri, 15 Mar 2024 08:55:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-18 17:59:52.040536
Title: Single- and Multi-Agent Private Active Sensing: A Deep Neuroevolution Approach
Title（参考訳）: 単一・多エージェントアクティブセンシング : 深部神経進化的アプローチ
Authors: George Stamatelis, Angelos-Nikolaos Kanatas, Ioannis Asprogerakas, George C. Alexandropoulos,
Abstract要約: 本稿では,eavesdropperの存在下でのアクティブ仮説テストにおいて,一元的かつ一元的な問題に焦点をあてる。集中型問題ではニューロエボリューション(NE)に基づく新しいフレームワークを提案するが、分散化問題では協調型マルチエージェントタスクを解くための新しいNEベースの手法を開発する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.471434933971054
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we focus on one centralized and one decentralized problem of active hypothesis testing in the presence of an eavesdropper. For the centralized problem including a single legitimate agent, we present a new framework based on NeuroEvolution (NE), whereas, for the decentralized problem, we develop a novel NE-based method for solving collaborative multi-agent tasks, which interestingly maintains all computational benefits of single-agent NE. The superiority of the proposed EAHT approaches over conventional active hypothesis testing policies, as well as learning-based methods, is validated through numerical investigations in an example use case of anomaly detection over wireless sensor networks.
Abstract（参考訳）: 本稿では,eavesdropperの存在下でのアクティブ仮説テストにおいて,一元的かつ一元的な問題に焦点をあてる。単一正規エージェントを含む集中型問題に対して,ニューロエボリューション(NE)に基づく新しいフレームワークを提案する一方,分散化問題に対して,単一エージェントNEの計算的利点をすべて維持する,協調型マルチエージェントタスクを解く新しいNEベースの手法を開発する。無線センサネットワーク上での異常検出を例に,従来のアクティブな仮説テストポリシや学習に基づく手法よりもEAHTアプローチの方が優れていることを検証する。

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