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检索条件"主题词=Distributed Learning and Computing"

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排序：

A Bi-Layer Joint Training Reinforcement learning Framework for Post-Disaster Rescue 20

A Bi-Layer Joint Training Reinforcement Learning Framework f...

引用

20th Annual International Conference on distributed computing in Smart Sensor Systems and the Internet of Things (DCOSS-IoT)

作者： Huang, Songjun Sun, Chuanneng Gong, Jie Pompili, Dario Rutgers Univ New Brunswick Dept Elect & Comp Engn New Brunswick NJ 08901 USA Rutgers Univ New Brunswick Dept Civil & Environm Engn New Brunswick NJ USA

ISBN: (纸本)9798350369458;9798350369441

In modern post-disaster rescue missions, the deployment of Multi-Robot Systems (MRSs) plays a key role in minimizing injuries and deaths among rescue personnel and civilians involved in the disaster. Achieving optimal MRS efficiency requires the implementation of a well-suited task allocation mechanism and a highly efficient pathfinding algorithm. However, due to inconsistent communication and low bandwidth, traditional frameworks in the mentioned domains may be impractical or may not work well. To address these problems, a novel Bi-Layer Joint Training Reinforcement (BJoT-RL) framework is proposed where, in the first layer, a Multi-Head Deep Q-learning (MHDQN) is designed to perform task allocation;whereas, in the second layer, a Condition-Constrained Q-learning (CCQ) is proposed to perform pathfinding. Noticeably, the output of each layer is used in the training of the other layer to realize a tight coupling, hence the innovative joint training. Thorough simulations show that the BJoT-RL framework performs better than state-of-the-art solutions in such applications.

关键词： Multi-Agent Reinforcement learning distributed learning and computing Task Allocation Pathfinding

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