論文の概要: Adaptive routing protocols for determining optimal paths in AI multi-agent systems: a priority- and learning-enhanced approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07686v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 13:16:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:41:54.097989
• Title: Adaptive routing protocols for determining optimal paths in AI multi-agent systems: a priority- and learning-enhanced approach
• Title（参考訳）: AIマルチエージェントシステムにおける最適経路決定のための適応的ルーティングプロトコル:優先的および学習的アプローチ
• Authors: Theodor Panayotov, Ivo Emanuilov,
• Abstract要約: 本稿では,AIマルチエージェントネットワークに適した拡張適応ルーティングを提案する。 タスク複雑性,ユーザ要求優先度,エージェント能力,帯域幅,レイテンシ,負荷,モデル高度化,信頼性などの多面的パラメータを組み込んだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: As distributed artificial intelligence (AI) and multi-agent architectures grow increasingly complex, the need for adaptive, context-aware routing becomes paramount. This paper introduces an enhanced, adaptive routing algorithm tailored for AI multi-agent networks, integrating priority-based cost functions and dynamic learning mechanisms. Building on an extended Dijkstra-based framework, we incorporate multi-faceted parameters such as task complexity, user request priority, agent capabilities, bandwidth, latency, load, model sophistication, and reliability. We further propose dynamically adaptive weighting factors, tuned via reinforcement learning (RL), to continuously evolve routing policies based on observed network performance. Additionally, heuristic filtering and hierarchical routing structures improve scalability and responsiveness. Our approach yields context-sensitive, load-aware, and priority-focused routing decisions that not only reduce latency for critical tasks but also optimize overall resource utilization, ultimately enhancing the robustness, flexibility, and efficiency of multi-agent systems.
• Abstract（参考訳）: 分散人工知能(AI)とマルチエージェントアーキテクチャが複雑化するにつれ、適応型コンテキスト対応ルーティングの必要性が最重要となる。 本稿では,AIマルチエージェントネットワークに適した適応型ルーティングアルゴリズムを導入し,優先度に基づくコスト関数と動的学習機構を統合する。 拡張されたDijkstraベースのフレームワーク上に構築され、タスクの複雑さ、ユーザの要求優先度、エージェント機能、帯域幅、レイテンシ、負荷、モデルの洗練、信頼性といった、多面的なパラメータを組み込んでいます。 さらに、ネットワーク性能に基づくルーティングポリシーを継続的に進化させるために、強化学習(RL)により調整された動的適応重み付け因子を提案する。 さらに、ヒューリスティックなフィルタリングと階層的なルーティング構造により、スケーラビリティと応答性が向上する。 提案手法は,重要なタスクの待ち時間を短縮するだけでなく,リソース利用全体の最適化を図り,最終的にはマルチエージェントシステムの堅牢性,柔軟性,効率性を向上する。

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