論文の概要: Graph Based Deep Reinforcement Learning Aided by Transformers for Multi-Agent Cooperation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08195v1
• Date: Fri, 11 Apr 2025 01:46:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 14:18:10.934406
• Title: Graph Based Deep Reinforcement Learning Aided by Transformers for Multi-Agent Cooperation
• Title（参考訳）: マルチエージェント協調のための変圧器を用いたグラフベース深層強化学習
• Authors: Michael Elrod, Niloufar Mehrabi, Rahul Amin, Manveen Kaur, Long Cheng, Jim Martin, Abolfazl Razi,
• Abstract要約: 本稿では、グラフニューラルネットワーク(GNN)、深層強化学習(DRL)、マルチエージェント協調と集合タスク実行の強化のためのトランスフォーマーベースのメカニズムを統合する新しいフレームワークを提案する。 提案手法はGNNを用いて,適応グラフ構築によるエージェントエージェントとエージェントゴールの相互作用をモデル化し,制約付き通信下での効率的な情報集約と意思決定を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8169258551959544
• License:
• Abstract: Mission planning for a fleet of cooperative autonomous drones in applications that involve serving distributed target points, such as disaster response, environmental monitoring, and surveillance, is challenging, especially under partial observability, limited communication range, and uncertain environments. Traditional path-planning algorithms struggle in these scenarios, particularly when prior information is not available. To address these challenges, we propose a novel framework that integrates Graph Neural Networks (GNNs), Deep Reinforcement Learning (DRL), and transformer-based mechanisms for enhanced multi-agent coordination and collective task execution. Our approach leverages GNNs to model agent-agent and agent-goal interactions through adaptive graph construction, enabling efficient information aggregation and decision-making under constrained communication. A transformer-based message-passing mechanism, augmented with edge-feature-enhanced attention, captures complex interaction patterns, while a Double Deep Q-Network (Double DQN) with prioritized experience replay optimizes agent policies in partially observable environments. This integration is carefully designed to address specific requirements of multi-agent navigation, such as scalability, adaptability, and efficient task execution. Experimental results demonstrate superior performance, with 90% service provisioning and 100% grid coverage (node discovery), while reducing the average steps per episode to 200, compared to 600 for benchmark methods such as particle swarm optimization (PSO), greedy algorithms and DQN.
• Abstract（参考訳）: 災害対応、環境監視、監視などの分散目標地点を提供するアプリケーションにおける協調型自律ドローン群のミッションプランニングは、特に部分観測可能性、限られた通信範囲、不確実な環境下では困難である。 従来のパス計画アルゴリズムは、特に事前情報が入手できない場合、これらのシナリオで苦労する。 これらの課題に対処するために、グラフニューラルネットワーク(GNN)、深層強化学習(DRL)、マルチエージェント協調と集合タスク実行の強化のためのトランスフォーマーベースのメカニズムを統合する新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,GNNを用いてエージェントエージェントとエージェントゴールの相互作用を適応グラフ構築によりモデル化し,制約付き通信下での効率的な情報集約と意思決定を可能にする。 エッジ機能によって強化されたトランスフォーマーベースのメッセージパッシング機構は、複雑なインタラクションパターンをキャプチャする一方、Double Deep Q-Network(DQN)は、優先されたエクスペリエンスの再生によって、部分的に観測可能な環境でエージェントポリシーを最適化する。 この統合は、スケーラビリティ、適応性、効率的なタスク実行など、マルチエージェントナビゲーションの特定の要件に対処するように慎重に設計されている。 実験の結果、90%のサービスプロビジョニングと100%グリッドカバレッジ(ノードディスカバリ)で優れた性能を示し、一方、粒子群最適化(PSO)やグリーディアルゴリズム、DQNといったベンチマーク手法では、エピソード毎の平均ステップを200に削減した。

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