Othmani-Guibourg, Mehdi
[Verfasser:in]
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Sorbonne université
[Mitwirkende:r];
El Fallah Seghrouchni, Amal
[Mitwirkende:r];
Farges, Jean-Loup
[Mitwirkende:r]
Supervised learning for distribution of centralised multiagent patrolling strategies ; Apprentissage supervisé pour la distribution de stratégies de patrouille multi-agents centralisées
Titel:
Supervised learning for distribution of centralised multiagent patrolling strategies ; Apprentissage supervisé pour la distribution de stratégies de patrouille multi-agents centralisées
Beteiligte:
Othmani-Guibourg, Mehdi
[Verfasser:in]
Anmerkungen:
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Beschreibung:
Depuis presque deux décennies, la tâche de la patrouille a fait l'objet d'une attention toute particulière de la part de la communauté multi-agent. La patrouille multi-agent consiste à modéliser comme un système multi-agent une tâche de patrouille à optimiser. Cette optimisation revient à répartir dans l'espace et le temps les agents patrouilleurs sur la zone à surveiller, cela le plus efficacement possible; un tel problème constitue par là même un problème de décision. Un large éventail d'algorithmes basés sur des stratégies d’agent réactives, cognitives, d’apprentissage par renforcement, centralisées et décentralisées, entre autres, ont été développés pour rendre les stratégies de patrouille toujours plus performantes. Cependant, les approches existantes basées sur de l'apprentissage supervisé avaient peu été étudiées jusqu’à présent, bien que quelques travaux aient abordé cette question. L’idée principale et sous-jacente à l'apprentissage supervisé, qui n’est rien de plus qu’un ensemble de méthodes et d'outils permettant d’inférer de nouvelles connaissances, est d’apprendre une fonction associant à tout élément en entrée un élément en sortie, à partir d'un ensemble de données composé de paires d'éléments entrées-sorties; l'apprentissage, dans ce cas, permet au système de faire de la généralisation à de nouvelles données jamais observées auparavant. Jusqu'à présent, la meilleure stratégie de patrouille multi-agent en ligne, à savoir sans calcul préalable, s'est avérée être une stratégie centralisée à coordinateur. Cependant, comme pour tout processus de décision centralisé généralement, une telle stratégie est difficilement échelonnable. L'objectif de ce travail est alors de développer et de mettre en œuvre une nouvelle méthodologie visant à transformer toute stratégie centralisée performante en stratégie distribuée, c'est-à-dire par nature résiliente, plus adaptative aux changements de l'environnement et échelonnable. Ce faisant, le processus de décision centralisé, généralement représenté par un coordinateur ...