活動粒子の巨大システムの有効な制御:避難問題への応用
なぜ重要か: 企業や社会への影響が見込まれ、一般メディアにも波及する可能性があります。
arXiv:2509.19972v1発表タイプ: クロス
要旨:多数の活性粒子の系を操作することは、群衆管理、ロボット群の制御、協調的な物質輸送など、多様な分野において深刻な課題である。しかし、複雑なシナリオに対する高度な制御戦略の開発は、既存の方法のスケーラビリティと堅牢性の欠如、特に各エージェントに対する個別の制御の必要性によって妨げられている。一つの解決策として、他のエージェントが追従するリーダー、またはリーダー群を通じてシステムを制御することが考えられる。このようなアプローチを用いて、強化学習(RL)とシステムに作用する人工力を組み合わせた、リーダーのための効果的な制御戦略を開発した。リーダーによる活性粒子の誘導を記述するために、一般化Vicsekモデルを導入する。この新規な方法は、ロボットレスキュー隊(リーダー)による危険場所からの大規模な人々の効果的な避難問題に適用される。高度なアーキテクチャであっても、RLの単純な適用では最適以下の結果しか得られないのに対し、本アプローチは堅牢で効率的な避難戦略を提供することを示す。本研究を支えるソースコードは、https://github.com/cinemere/evacuationで公開されている。
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Title (EN): An effective control of large systems of active particles: An application to evacuation problem
arXiv:2509.19972v1 Announce Type: cross
Abstract: Manipulation of large systems of active particles is a serious challenge across diverse domains, including crowd management, control of robotic swarms, and coordinated material transport. The development of advanced control strategies for complex scenarios is hindered, however, by the lack of scalability and robustness of the existing methods, in particular, due to the need of an individual control for each agent. One possible solution involves controlling a system through a leader or a group of leaders, which other agents tend to follow. Using such an approach we develop an effective control strategy for a leader, combining reinforcement learning (RL) with artificial forces acting on the system. To describe the guidance of active particles by a leader we introduce the generalized Vicsek model. This novel method is then applied to the problem of the effective evacuation by a robot-rescuer (leader) of large groups of people from hazardous places. We demonstrate, that while a straightforward application of RL yields suboptimal results, even for advanced architectures, our approach provides a robust and efficient evacuation strategy. The source code supporting this study is publicly available at: https://github.com/cinemere/evacuation.
Published: 2025-09-24 19:00 UTC