論文の概要: Dynamic one-time delivery of critical data by small and sparse UAV swarms: a model problem for MARL scaling studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09682v1
• Date: Wed, 10 Dec 2025 14:29:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-11 15:14:53.55461
• Title: Dynamic one-time delivery of critical data by small and sparse UAV swarms: a model problem for MARL scaling studies
• Title（参考訳）: 小型・希薄UAV群による臨界データの動的ワンタイム配信--MARLスケーリング研究のためのモデル問題
• Authors: Mika Persson, Jonas Lidman, Jacob Ljungberg, Samuel Sandelius, Adam Andersson,
• Abstract要約: 本研究は,無人航空機の分散制御におけるマルチエージェント強化学習(MARL)の適用に関する概念的検討である。 2つの既製のMARLアルゴリズムは少数のエージェントのベースラインと競合するが、エージェントの数が増えるにつれてスケーラビリティの問題が発生する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4531423456469017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work presents a conceptual study on the application of Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) for decentralized control of unmanned aerial vehicles to relay a critical data package to a known position. For this purpose, a family of deterministic games is introduced, designed for scaling studies for MARL. A robust baseline policy is proposed, which is based on restricting agent motion envelopes and applying Dijkstra's algorithm. Experimental results show that two off-the-shelf MARL algorithms perform competitively with the baseline for a small number of agents, but scalability issues arise as the number of agents increase.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,無人航空機の分散制御におけるMARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)の適用に関する概念的検討を行った。 この目的のために、MARLのスケーリング研究用に設計された決定論的ゲーム群が導入された。 エージェントモーションエンベロープの制限とDijkstraのアルゴリズムの適用に基づくロバストなベースラインポリシーが提案されている。 実験の結果,2つの既製のMARLアルゴリズムは少数のエージェントのベースラインと競合するが,エージェント数が増加するにつれてスケーラビリティの問題が発生することがわかった。

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