論文の概要: United We Stand: Decentralized Multi-Agent Planning With Attrition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08254v2
• Date: Mon, 2 Sep 2024 02:35:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 17:21:21.154733
• Title: United We Stand: Decentralized Multi-Agent Planning With Attrition
• Title（参考訳）: United We Stand: 参加型分散型マルチエージェント計画
• Authors: Nhat Nguyen, Duong Nguyen, Gianluca Rizzo, Hung Nguyen,
• Abstract要約: 分散計画は情報収集タスクのための協調型マルチエージェントシステムの鍵となる要素である。 本稿では,アクティブエージェントの集合の変化に時間的かつ効率的に適応できる分散アルゴリズムであるAttritable MCTSを提案する。 A-MCTSは高故障率でも効率よく適応できることを理論的および実験的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.196094610996091
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decentralized planning is a key element of cooperative multi-agent systems for information gathering tasks. However, despite the high frequency of agent failures in realistic large deployment scenarios, current approaches perform poorly in the presence of failures, by not converging at all, and/or by making very inefficient use of resources (e.g. energy). In this work, we propose Attritable MCTS (A-MCTS), a decentralized MCTS algorithm capable of timely and efficient adaptation to changes in the set of active agents. It is based on the use of a global reward function for the estimation of each agent's local contribution, and regret matching for coordination. We evaluate its effectiveness in realistic data-harvesting problems under different scenarios. We show both theoretically and experimentally that A-MCTS enables efficient adaptation even under high failure rates. Results suggest that, in the presence of frequent failures, our solution improves substantially over the best existing approaches in terms of global utility and scalability.
• Abstract（参考訳）: 分散計画は情報収集タスクのための協調型マルチエージェントシステムの鍵となる要素である。 しかし、現実的な大規模デプロイメントシナリオではエージェント障害の頻度が高いにもかかわらず、現在のアプローチは、まったく収束しない、あるいはリソース(例えばエネルギー)の非常に非効率な利用によって、障害の存在下ではパフォーマンスが悪くなっている。 本研究では,Attritable MCTS (A-MCTS) を提案する。 これは、各エージェントの局所的な貢献の推定にグローバルな報酬関数を使うことと、協調のための後悔のマッチングに基づいている。 異なるシナリオ下での現実的なデータハーベストング問題における有効性を評価する。 A-MCTSは高故障率でも効率よく適応できることを理論的および実験的に示す。 その結果、頻繁な障害が存在する場合、我々のソリューションは、グローバルなユーティリティとスケーラビリティの観点から、最も優れた既存アプローチよりも大幅に改善されていることが示唆された。

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