From one to many: Simulating groups of agents with reinforcement learning controllers
Visualitza/Obre
10.1007/978-3-319-21996-7 12
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/78495
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2015
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Simulation of crowd behavior has been approached through many different methodologies, but the problem of mimicking human decisions and reactions remains a challenge for all. We propose an alternative model for simulation of pedestrian movements using Reinforcement Learning. Taking the approach of microscopic models, we train an agent to move towards a goal while avoiding obstacles. Once one agent has learned, its knowledge is transferred to the rest of the members of the group by sharing the resulting Q-Table. This results in individual behavior leading to emergent group behavior. We present a framework with states, actions and reward functions general enough to easily adapt to different environment configurations.
CitacióCasadiego, L., Pelechano, N. From one to many: Simulating groups of agents with reinforcement learning controllers. A: International Conference on Intelligent Virtual Agents. "Intelligent Virtual Agents: 15th International Conference, IVA 2015: Delft, The Netherlands, August 26-28, 2015: proceedings". Delft: 2015, p. 119-123.
ISBN978-3-319-21996-7
Versió de l'editorhttp://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-21996-7_12
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
IVA_4pages.pdf | 1,047Mb | Visualitza/Obre |