論文の概要: Co-Optimizing Reconfigurable Environments and Policies for Decentralized Multi-Agent Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14583v2
- Date: Wed, 02 Jul 2025 12:37:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-03 14:22:55.846764
- Title: Co-Optimizing Reconfigurable Environments and Policies for Decentralized Multi-Agent Navigation
- Title（参考訳）: 分散マルチエージェントナビゲーションのための再構成環境とポリシーの協調最適化
- Authors: Zhan Gao, Guang Yang, Amanda Prorok,
- Abstract要約: 本研究は,マルチエージェントシステムとその周辺環境を,一方の行動が他方に影響を与える共進化システムとみなす。
マルチエージェントナビゲーションと環境最適化という2つのサブオブジェクトを導入することで,エージェントの協調最適化問題を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.533605727697775
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work views the multi-agent system and its surrounding environment as a co-evolving system, where the behavior of one affects the other. The goal is to take both agent actions and environment configurations as decision variables, and optimize these two components in a coordinated manner to improve some measure of interest. Towards this end, we consider the problem of decentralized multi-agent navigation in a cluttered environment, where we assume that the layout of the environment is reconfigurable. By introducing two sub-objectives -- multi-agent navigation and environment optimization -- we propose an agent-environment co-optimization problem and develop a coordinated algorithm that alternates between these sub-objectives to search for an optimal synthesis of agent actions and environment configurations; ultimately, improving the navigation performance. Due to the challenge of explicitly modeling the relation between the agents, the environment and their performance therein, we leverage policy gradient to formulate a model-free learning mechanism within the coordinated framework. A formal convergence analysis shows that our coordinated algorithm tracks the local minimum solution of an associated time-varying non-convex optimization problem. Experiments corroborate theoretical findings and show the benefits of co-optimization. Interestingly, the results also indicate that optimized environments can offer structural guidance to de-conflict agents in motion.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,マルチエージェントシステムとその周辺環境を,一方の行動が他方に影響を与える共進化システムとみなす。
目標は、エージェントアクションと環境設定の両方を決定変数として、これら2つのコンポーネントを協調的に最適化して、いくつかの関心度を改善することです。
この目的のために,環境のレイアウトが再構成可能であると仮定し,分散化されたマルチエージェントナビゲーションの問題を考える。
2つのサブオブジェクト(マルチエージェントナビゲーションと環境最適化)を導入することで、エージェント環境の協調最適化問題を提案し、これらのサブオブジェクトを交互に組み合わせてエージェントアクションと環境構成の最適な合成を探すアルゴリズムを開発し、最終的にはナビゲーション性能を向上させる。
エージェント,環境,その性能の関係を明示的にモデル化することの難しさから,協調フレームワーク内でのモデルフリー学習機構の定式化に政策勾配を利用する。
正規収束解析により, 座標アルゴリズムは, 関連する時間変化非凸最適化問題の局所最小解を追跡する。
実験は理論的な発見を裏付け、共最適化の利点を示す。
興味深いことに、最適化された環境は、動作中のエージェントを非衝突的にするための構造的ガイダンスを提供する可能性があることも示している。
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