論文の概要: Shared Backbone PPO for Multi-UAV Communication Coverage with Connection Preservation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17999v1
- Date: Mon, 18 May 2026 07:53:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-19 17:57:49.011516
- Title: Shared Backbone PPO for Multi-UAV Communication Coverage with Connection Preservation
- Title(参考訳): 接続保存型マルチUAV通信カバー用共有バックボーンPPO
- Authors: Z. Jiang,
- Abstract要約: Actor と Critic のネットワーク間でベースモジュールを共有することで,アルゴリズムは効率的なトレーニングと性能向上を実現する。
エージェント間の通信条件を満たすために、グラフ情報集約モジュールをモデルアーキテクチャに組み込む。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes a Shared Backbone Proximal Policy Optimization (Shared Backbone PPO) algorithm. By sharing the base module between the Actor and Critic networks, the algorithm achieves efficient training and improved performance. The algorithm is implemented in a connectivity-preserving multi-UAV swarm communication coverage task and compared with the standard PPO algorithm. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves superior performance. Furthermore, a graph information aggregation module is incorporated into the model architecture to accommodate the communication conditions among agents. With the integration of this module, the algorithm remains effective, and the trained agent swarm exhibits a higher level of cooperation.
- Abstract(参考訳): 本稿では,共有バックボーンPPO(Shared Backbone Proximal Policy Optimization)アルゴリズムを提案する。
Actor と Critic のネットワーク間でベースモジュールを共有することで,アルゴリズムは効率的なトレーニングと性能向上を実現する。
このアルゴリズムは、接続保存型マルチUAVスワム通信カバレッジタスクで実装され、標準のPPOアルゴリズムと比較される。
実験により,提案手法が優れた性能を発揮することが示された。
さらに、エージェント間の通信条件を満たすため、モデルアーキテクチャにグラフ情報集約モジュールを組み込む。
このモジュールを統合することで、アルゴリズムは依然として有効であり、訓練されたエージェント Swarm はより高いレベルの協力を示す。
関連論文リスト
- Structured Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning: a Bayesian Network Perspective [1.2515675707300356]
本研究では, モデルレス強化学習において, エージェント間結合における構造を有効活用するための体系的アプローチを提案する。
P-DTDEスキームに基づくマルチエージェントポリシー勾配定理を導出し,スケーラブルなアクター・クリティック・アルゴリズムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-11T00:29:55Z) - Collab: Controlled Decoding using Mixture of Agents for LLM Alignment [90.6117569025754]
人間のフィードバックからの強化学習は、大規模言語モデルを整合させる効果的な手法として現れてきた。
制御された復号化は、再訓練せずに推論時にモデルを整列するメカニズムを提供する。
本稿では,既存の既成のLCMポリシを活用するエージェントベースのデコーディング戦略の混合を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-27T17:34:25Z) - RL-finetuning LLMs from on- and off-policy data with a single algorithm [53.70731390624718]
大規模言語モデルを微調整するための新しい強化学習アルゴリズム(AGRO)を提案する。
AGROは生成整合性の概念を利用しており、最適ポリシーはモデルの任意の世代間での整合性の概念を満たすと述べている。
サンプルベースの政策勾配による最適解を求めるアルゴリズムを導出し,その収束に関する理論的保証を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-25T12:52:38Z) - Hierarchical Reinforcement Learning for Optimal Agent Grouping in Cooperative Systems [0.4759142872591625]
本稿では,協調型マルチエージェントシステムにおけるエージェントグループ化やペアリングの問題に対処するための階層型強化学習(RL)手法を提案する。
階層的なRLフレームワークを用いることで、グループ化の高レベル決定と低レベルのエージェントのアクションを区別する。
エージェント間の均質性や協調性を扱うために、置換型ニューラルネットワークを導入し、効果的な協調を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-11T14:22:10Z) - Bridging and Modeling Correlations in Pairwise Data for Direct Preference Optimization [75.1240295759264]
本稿では,BMC という名前のペアデータにおけるブリッジ・アンド・モデリングの効果的なフレームワークを提案する。
目的の修正によって、ペアの選好信号の一貫性と情報性が向上する。
DPOだけではこれらの相関をモデル化し、ニュアンス付き変動を捉えるには不十分である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-14T11:29:47Z) - Generalized Correspondence Matching via Flexible Hierarchical Refinement
and Patch Descriptor Distillation [13.802788788420175]
対応マッチングは多くのロボティクス応用において重要な役割を担っている。
本稿では,SoTA (State-of-the-art) のプラグ・アンド・プレイ対応手法であるDFM (Deep Feature Match) の限界に対処する。
提案手法は,それぞれ1,3,5画素に対する平均マッチング精度0.68,0.92,0.95の総合的な性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-08T15:32:18Z) - Federated Learning Aggregation: New Robust Algorithms with Guarantees [63.96013144017572]
エッジでの分散モデルトレーニングのために、フェデレートラーニングが最近提案されている。
本稿では,連合学習フレームワークにおける集約戦略を評価するために,完全な数学的収束解析を提案する。
損失の値に応じてクライアントのコントリビューションを差別化することで、モデルアーキテクチャを変更できる新しい集約アルゴリズムを導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-22T16:37:53Z) - Coordinated Proximal Policy Optimization [28.780862892562308]
Coordinated Proximal Policy Optimization (CoPPO) は、オリジナルの Proximal Policy Optimization (PPO) をマルチエージェント設定に拡張するアルゴリズムである。
我々は,理論的な共同目的を最適化する際の政策改善の単調性を証明する。
そこで我々は,CoPPOにおけるそのような目的がエージェント間の動的信用割り当てを達成し,エージェントポリシーの同時更新時の高分散問題を軽減することができると解釈した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-07T11:14:19Z) - Decentralized MCTS via Learned Teammate Models [89.24858306636816]
本稿では,モンテカルロ木探索に基づくトレーニング可能なオンライン分散計画アルゴリズムを提案する。
深層学習と畳み込みニューラルネットワークを用いて正確なポリシー近似を作成可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-19T13:10:20Z) - Population-Guided Parallel Policy Search for Reinforcement Learning [17.360163137926]
都市外強化学習(RL)の性能向上を図るために,新たな人口誘導型並列学習手法を提案する。
提案手法では,複数の同一学習者が独自の値関数とポリシーを共用し,共通体験再生バッファを共有し,最良のポリシー情報のガイダンスと協調して適切なポリシーを探索する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-09T10:13:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。