Multi-agent Coordination Under Temporal Logic Tasks and Team-Wise Intermittent Communication

要約

マルチエージェント システムは、複雑な共同作業において単一エージェントよりも優れたパフォーマンスを発揮します。
ただし、大規模なシナリオでは、分散タスクの実行中にタイムリーな情報交換を確保することが依然として課題です。
この研究では、複雑なローカル タスクと断続的な通信制約の下でのマルチエージェント システムのためのオンライン分散型調整スキームを示します。
常時または断続的な接続を強制する既存の戦略とは異なり、当社のアプローチでは、エージェントがオンライン タスクの実行によって最適と判断される非周期的な間隔で通信ネットワークに参加または離脱することができます。
このスキームは、同時にローカル計画を決定し、コミュニケーション戦略、つまりチームとしていつどこでコミュニケーションを行うかを調整します。
分散型潜在ゲームはエージェント間でモデル化され、オンラインのローカル検索を通じてナッシュ均衡が繰り返し生成されます。
これにより、ローカル タスクの完了と断続的な通信制約が保証されます。
いくつかの強力なベースラインに対して広範な数値シミュレーションが実行されます。

要約(オリジナル)

Multi-agent systems outperform single agent in complex collaborative tasks. However, in large-scale scenarios, ensuring timely information exchange during decentralized task execution remains a challenge. This work presents an online decentralized coordination scheme for multi-agent systems under complex local tasks and intermittent communication constraints. Unlike existing strategies that enforce all-time or intermittent connectivity, our approach allows agents to join or leave communication networks at aperiodic intervals, as deemed optimal by their online task execution. This scheme concurrently determines local plans and refines the communication strategy, i.e., where and when to communicate as a team. A decentralized potential game is modeled among agents, for which a Nash equilibrium is generated iteratively through online local search. It guarantees local task completion and intermittent communication constraints. Extensive numerical simulations are conducted against several strong baselines.

arxiv情報

著者 Junjie Wang,Meng Guo,Zhongkui Li
発行日 2023-08-27 08:34:09+00:00
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