למידת חיזוק שדה ממוצע/ MFRL

הגדרה

למידת חיזוק שדה ממוצע היא שיטת קירוב ללמידה באוכלוסיות סוכנים גדולות מאוד על ידי מידול התנהגות שכנים מצטברת. ביישומי הגנה, היא הופכת נחילים מסיביים לברי-חישוב על ידי החלפת כל אינטראקציה זוגית בממוצעים מקומיים. החלק הקשה הוא אובדן מקרי קצה פרטניים וטיפול חלש בתפקידים הטרוגניים, במיוחד כאשר מערכות נפרסות על פני קישורים שנויים במחלוקת, גבולות קואליציה וצוותים מעורבים של אדם-מכונה. KhanBMS מתייחסת לכך ככלי קנה מידה לניסויי אוטונומיה בגודל טומן, ומקשרת את הרעיון בחזרה לפיקוד מודולרי, ביצוע בקצה וסמכות ניתנת לביקורת.

מאפייני הפניה

שכבה

שיטת למידה של נחילים גדולים

ערך מבצעי

הופך נחילים מסיביים לברי-חישוב על ידי החלפת כל אינטראקציה זוגית בממוצעים מקומיים

סיכון עיקרי

אובדן מקרי קצה פרטניים וטיפול חלש בתפקידים הטרוגניים

תפקיד KhanBMS

כלי קנה מידה לניסויי אוטונומיה בגודל טומן

מונחים קשורים

• אינטליגנציית נחיל
  התנהגות קולקטיבית הנובעת מסוכנים מקומיים רבים במקום מבקר מרכזי יחיד.
• בקרת מבנה
  אלגוריתמים השומרים על מיקומים יחסיים, מרווחים וגיאומטריה בין כלי רכב אוטונומיים.
• למידת חיזוק מרובת סוכנים (MARL)
  מסגרת למידת חיזוק שבה סוכנים מרובים לומדים יחד התנהגות שיתופית או יריבה.
• הקצאת תפקידים
  הקצאה אלגוריתמית של תפקידי סיור, ממסר, הטעיה, תקיפה ועתודה בין נכסים אוטונומיים.