マルチエージェント制御へのRegret最小化アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Ghai Udaya; Madhushani Udari; Leonard Naomi; Hazan Elad

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202500634347 整理番号：22P0282448

マルチエージェント制御へのRegret最小化アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Regret Minimization Approach to Multi-Agent Control

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発行年： 2022年01月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

既知の動力学と敵対障害を有する動的システムのマルチエージェント制御の問題を研究した。本研究は,集中的な事前計算政策なしの最適制御に焦点を当てたが,むしろ安定化制御器を備えた異なるエージェントに対する適応制御ポリシーに重点を置く。任意の(標準)レグレット最小化制御法から分散アルゴリズムへの還元を与えた。削減は,得られた分散アルゴリズムが,最適事前計算共同政策と比較して,低いレグレットを有することを保証した。本方法論は,オンライン凸最適化をマルチエージェント設定に一般化し,単一エージェントに対して導出された非確率的制御から最近のツールを適用する。過駆動航空機のモデルに関する著者らの方法を経験的に評価する。分散法は故障に対してロバストであり,動力学における敵対的摂動に対してロバストであることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

グラフ理論基礎 , ロボットの運動・制御 , システム設計・解析

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