Multi-agent Coordination Strategy Using Reinforcement Learning

강화 학습을 이용한 다중 에이전트 조정 전략

본 논문에서는 다중 에이전트(multi-agent) 환경에서 에이전트들의 행동을 효율적으로 조정 (coordination)하기 위해 강화 학습(reinforcement learning)을 이용하였다. 제안된 방법은 각 에이전트가 목표(goal)와의 거리 관계(distance relationship)와 인접 에이전트들과의 공간 관계(spatial relationship)를 이용하였다. 그러므로 각 에이전트는 다른 에이전트와 충돌(collision) 현상이 발생하지 않으면서, 최적의 다음 상태를 선택할 수 있다. 또한, 상태 공간으로부터 입력되는 강화 값이 0과 1 사이의 값을 갖기 때문에 각 에이전트가 선택한 (상태, 행동) 쌍이 얼마나 좋은가를 나타낼 수 있다. 제안된 방법을 먹이 포획 문제(prey pursuit problem)에 적용한 결과 지역 제어(local control)나. 분산 제어(distributed control) 전략을 이용한 방법보다 여러 에이전트들의 행동을 효율적으로 조정할 수 있었으며, 매우 빠르게 먹이를 포획할 수 있음을 알 수 있었다.