We propose Teamwork Synthesis, a version of the distributed synthesis problem with application to teamwork multi-agent systems. We reformulate the distributed synthesis question by dropping the fixed interaction architecture among agents as input to the problem. Instead, our synthesis engine tries to realise the goal given the initial specifications; otherwise it automatically introduces minimal interactions among agents to ensure distribution. Thus, teamwork synthesis mitigates a key difficulty in deciding algorithmically how agents should interact so that each obtains the required information to fulfil its goal. We show how to apply teamwork synthesis to provide a distributed solution.


翻译:我们提出团队协作综合(Teamwork Synthesis),这是一种针对多智能体系统协作问题的分布式综合问题变体。我们通过移除智能体间固定交互架构作为问题输入的方式,重新阐述了分布式综合问题。取而代之的是,我们的综合引擎试图根据初始规范实现目标;否则,它会自动在智能体间引入最小交互以确保分布式实现。因此,团队协作综合缓解了在算法层面决定智能体应如何交互才能各自获取所需信息以实现目标这一关键难题。我们展示了如何应用团队协作综合来提供分布式解决方案。

0
下载
关闭预览

相关内容

IFIP TC13 Conference on Human-Computer Interaction是人机交互领域的研究者和实践者展示其工作的重要平台。多年来,这些会议吸引了来自几个国家和文化的研究人员。官网链接:http://interact2019.org/
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月27日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月22日
VIP会员
最新内容
博士论文 | 面向大模型推理的内存高效算法
专知会员服务
2+阅读 · 7月27日
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
5+阅读 · 7月27日
《防空交战流程的概率建模研究》
专知会员服务
7+阅读 · 7月27日
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
6+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
9+阅读 · 7月26日
《反无人机交战场景下的战斗归零研究》
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
博士论文 | 用代码结构感知方法推进代码大模型
相关VIP内容
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员