論文の概要: BOIL: Learning Environment Personalized Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17137v1
• Date: Sat, 18 Apr 2026 20:24:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.353312
• Title: BOIL: Learning Environment Personalized Information
• Title（参考訳）: BOIL:学習環境のパーソナライズド情報
• Authors: Rohan Patil, Henrik I. Christensen,
• Abstract要約: Blackbox Information Learning (BOIL)は、環境構造から貴重な洞察を抽出するためのスケーラブルなソリューションである。 本研究では,長期的水平線上での性能向上を目的とした戦略カバレッジ生成におけるBOILの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.371938580286975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Navigating complex environments poses challenges for multi-agent systems, requiring efficient extraction of insights from limited information. In this paper, we introduce the Blackbox Oracle Information Learning (BOIL) process, a scalable solution for extracting valuable insights from the environment structure. Leveraging the Pagerank algorithm and common information maximization, BOIL facilitates the extraction of information to guide long-term agent behavior applicable to problems such as coverage, patrolling, and stochastic reachability. Through experiments, we demonstrate the efficacy of BOIL in generating strategy distributions conducive to improved performance over extended time horizons, surpassing heuristic approaches in complex environments.
• Abstract（参考訳）: 複雑な環境をナビゲートすることは、限られた情報から効率的な洞察の抽出を必要とするマルチエージェントシステムに課題をもたらす。 本稿では,環境構造から貴重な洞察を抽出するスケーラブルなソリューションであるBlackbox Oracle Information Learning(BOIL)プロセスを紹介する。 Pagerankアルゴリズムと共通情報の最大化を利用して、BOILは情報抽出を促進し、カバレッジ、パトロール、確率的到達性といった問題に適用可能な長期的なエージェントの動作をガイドする。 実験により,複雑な環境下でのヒューリスティックなアプローチを超越した,拡張時間地平線上での性能向上を目的とした戦略分布生成におけるBOILの有効性を実証した。

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