LSTM Path-Maker : une nouvelle stratégie pour la patrouille multiagent basée sur l'architecture LSTM - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

LSTM Path-Maker : a new LSTM-based strategy for Multiagent Patrolling

LSTM Path-Maker : une nouvelle stratégie pour la patrouille multiagent basée sur l'architecture LSTM

Résumé

Abstract For over a decade, the multi-agent patrol task has received a growing attention from the multi-agent community due to its wide range of potential applications. However, the existing patrolling-specific algorithms based on deep learning algorithms are still in preliminary stages. In this paper, we propose to integrate a recurrent neural network as part of * Paper presented at the 52nd Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS52 2019), titre, résumé et mots-clés en français ajou-tés. a multi-agent patrolling strategy. Hence we proposed a formal model of an LSTM-based agent strategy named LSTM Path Maker. The LSTM network is trained over simulation traces of a coordinated strategy, then embedded on each agent of the new strategy to patrol efficiently without communicating. Finally this new LSTM-based strategy is evaluated in simulation and compared with two representative strategies : a coordinated one and a reactive one. Preliminary results indicate that the proposed strategy is better than the reactive.
Depuis plus d'une décennie, la tâche de la patrouille mul-tiagent a attiré l'attention de la communauté multiagent de manière croissante, en raison de son grand nombre d'applications potentielles. Cependant, les algorithmes ba-sés sur des méthodes d'apprentissage profond pour traiter cette tâche sont à ce jour peu développés. Dans cet article, nous proposons d'intégrer un réseau de neurone récurrent à une stratégie de patrouille multiagent. Ce faisant, nous avons proposé un modèle formel de stratégie d'agent basée sur l'architecture LSTM, que nous avons nommé LSTM-Path-Maker. Le réseau LSTM est entraîné sur des traces de simulation d'une stratégie coordonnée et centralisée, puis embarqué dans chaque agent en vue de patrouiller effica-cement sans communication. Enfin, cette nouvelle stratégie basée sur l'architecture LSTM est évaluée en simulation et comparée d'une part à une stratégie coordonnée et d'autre part à une stratégie réactive. Les résultats préliminaires in-diquent que la stratégie proposée est meilleure que la stra-tégie réactive.
Fichier principal
Vignette du fichier
cnia8.pdf (240.13 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Loading...

Dates et versions

hal-02328772 , version 1 (23-10-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02328772 , version 1

Citer

Mehdi Othmani-Guibourg, Amal El Fallah-Seghrouchni, Jean-Loup Farges. LSTM Path-Maker : une nouvelle stratégie pour la patrouille multiagent basée sur l'architecture LSTM. Conférence Nationale en Intelligence Artificielle, Jul 2019, Toulouse, France. ⟨hal-02328772⟩
122 Consultations
115 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More