Strategic Decision-Making in Multi-Agent Domains: A Weighted Constrained Potential Dynamic Game Approach

要約

インタラクティブなマルチエージェント設定では、主にエージェントの相互接続された目標により、意思決定と計画は挑戦的です。
ダイナミックゲーム理論は、このような複雑さを分析するための正式なフレームワークを提供します。
しかし、制約された動的ゲームを解決し、一般化されたナッシュ平衡（GNE）の形で相互作用の結果を決定することは、制約された結合された最適な制御問題を解決する必要があるため、計算上の課題を引き起こします。
この論文では、多くの現実世界のマルチエージェント相互作用の特別な構造を活用することを提案することにより、この課題に対処します。
より具体的には、私たちの重要なアイデアは、潜在的な関数を最小限に抑えることに関連する単一の制約された最適な制御問題を解決することによってGNEが見つかるゲームである制約付きの動的潜在的なゲームを活用することです。
制約された動的潜在的なゲームは、多くのマルチエージェント相互作用におけるインタラクティブな意思決定を効果的に促進できると主張します。
現実的なマルチエージェントインタラクティブシナリオの構造を特定します。これは、加重制約のある潜在的な動的ゲーム（WCPDG）に変換できます。
結果のWCPDGのGNEが、単一の制約された最適な制御問題を解決することにより、取得できることを示します。
さまざまなシミュレーション研究を通じて提案された方法の有効性を実証し、最先端のゲームソルバーと比較して、解決時間の大幅な改善を達成することを示します。
さらに、2人の人間との衝突を避けながら、厳格なオブジェクトを運ぶ2つの四角体を含むナビゲーションセットアップで提案された方法の実験的検証を提供します。

要約(オリジナル)

In interactive multi-agent settings, decision-making and planning are challenging mainly due to the agents’ interconnected objectives. Dynamic game theory offers a formal framework for analyzing such intricacies. Yet, solving constrained dynamic games and determining the interaction outcome in the form of generalized Nash Equilibria (GNE) pose computational challenges due to the need for solving constrained coupled optimal control problems. In this paper, we address this challenge by proposing to leverage the special structure of many real-world multi-agent interactions. More specifically, our key idea is to leverage constrained dynamic potential games, which are games for which GNE can be found by solving a single constrained optimal control problem associated with minimizing the potential function. We argue that constrained dynamic potential games can effectively facilitate interactive decision-making in many multi-agent interactions. We will identify structures in realistic multi-agent interactive scenarios that can be transformed into weighted constrained potential dynamic games (WCPDGs). We will show that the GNE of the resulting WCPDG can be obtained by solving a single constrained optimal control problem. We will demonstrate the effectiveness of the proposed method through various simulation studies and show that we achieve significant improvements in solve time compared to state-of-the-art game solvers. We further provide experimental validation of our proposed method in a navigation setup involving two quadrotors carrying a rigid object while avoiding collisions with two humans.

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