I detta papper introducerar vi ett multi-agent system som använder förstärkning Learning (RL) tekniker för att lära sig lokala navigeringsbeteenden för att simulera virtuella fotgängare grupper. Syftet med artikeln är att empiriskt studera RL:s giltighet för att lära sig agentbaserade navigationsstyrenheter och deras överföringsförmåga när de används i simuleringsmiljöer med ett högre antal agenter än i det lärda scenariot. Två RL-algoritmer som använder Vector Quantization (VQ) som generaliseringsmetod för rymdtillståndet presenteras. Båda strategierna är inriktade på att få en bra vektor quantizier som representerar tillräckligt tillstånd utrymme av agenterna. Vi förklarar empiriskt konvergensen av båda metoderna i vår navigations-multiagent-lärandedomän. Dessutom använder vi valideringsverktyg för fotgängarmodeller för att analysera simuleringsresultaten i samband med fotgängardynamiken. De simuleringar som genomförts och ökat antalet agenter i vår miljö (ett stängt rum med en dörr genom vilken agenterna måste lämna) har visat att de grundläggande egenskaperna hos fotgängares rörelser har lärts.
MARL REF används för att lära sig lokala navigeringsbeteenden för att simulera virtuella fotgängare grupper.
Multi-Agent Reinforcement Learning for Simulating Pedestrian Navigation
{'venue': 'ALA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}