Markov決定過程動力学による混雑を意識した経路協調ゲーム【JST・京大機械翻訳】

Li Sarah H. Q.; Calderone Dan; Acikmese Behcet

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220595121706 整理番号：22P0308783

Markov決定過程動力学による混雑を意識した経路協調ゲーム【JST・京大機械翻訳】

Congestion-aware path coordination game with Markov decision process dynamics

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発行年： 2022年03月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年07月05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)

ロボ-タクシー,倉庫管理,および混合車両ルーティング問題から生じる経路協調問題によって,著者らは,Markov決定プロセス動力学の下で混雑ゲームとして確率的要求に応答する一群の異種プレーヤーをモデル化する。層は共通の状態行動空間を共有するが,独特の遷移動力学を持ち,各プレーヤーのユニークなコストが結合状態行動確率分布の{関数}である。プレーヤーコスト関数のクラスに対して,プレーヤー固有の最適化問題を定式化し,Nash均衡とポテンシャル最小化問題の解の間の等価性を証明し,Nash均衡を解くための動的計画法を導いた。著者らは,このゲームをマルチエージェント経路協調をモデル化するために適用し,それらの反対者による輻輳を避けながら,個人タスクを完了することを可能にする輻輳ベースのコスト関数を導入する。最後に,プレーヤの数において線形複雑度を持つNash均衡を見つけるための学習アルゴリズムを示した。マルチロボット倉庫変化{経路協調問題}に関するゲームモデルを実証し,その中で,ロボットは,混雑経路を避けながらパッケージを自律的に検索し,配信する。【JST・京大機械翻訳】

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ゲーム理論

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