一种用于多智能体协同追捕成群逃避者的新方法
人工智能
2020-06-30 v2 计算机科学与博弈论
机器学习
多智能体系统
机器人学
摘要
提出了一种基于自组织特征映射(SOFM)应用并结合基于智能体群体角色隶属函数(AGRMF)模型的强化学习的移动多智能体追捕方法。该方法促进了追捕者群体的动态组织,并使得追捕者群体依据基于SOFM和AGRMF技术的意愿对逃避者进行追捕。这有助于克服在AGRMF模型运行过程中目标过于独立时追捕者无法充分重组的缺陷。此外,我们还讨论了一种新的奖励函数。群体形成后,应用强化学习为每个智能体获取最优解。捕获过程中每一步的结果最终将影响AGR隶属函数,以加速竞争神经网络的收敛。实验结果表明,该方法对于移动智能体捕获逃避者更为有效。
引用
@article{arxiv.2006.01022,
title = {A novel approach for multi-agent cooperative pursuit to capture grouped evaders},
author = {Muhammad Zuhair Qadir and Songhao Piao and Haiyang Jiang and Mohammed El Habib Souidi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.01022},
year = {2020}
}
备注
published paper's draft version