CHIP-GT: Koordinierung heterogener und interagierender Agenten

4 September 2023

Prof. Jane Jean Kiam, Juniorprofessorin für Angewandte Künstliche Intelligenz für dynamische Systeme, und Prof. Axel Schulte, Professor für Flugmechanik und Flugführung an der Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik, haben das Projekt "Koordinierung heterogener und interagierender Agenten mit Planungsfähigkeit anhand der Spieltheorie (CHIP-GT)" bei der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) eingeworben.

Laufzeit: 01.08.2023 bis 31.07.2026
Förderung: Deutsche Forschungsgemeinschaft e. V. (DFG)

Die automatisierte Planung wird für die Entscheidung über eine Sequenz von Aktionen unter Berücksichtigung ihrer Auswirkungen im Hinblick auf die Optimierung einer (oder mehrerer) Metrik(en) verwendet. Planungsmethoden werden häufig für sowohl lang- oder kurzfristige (sequenzielle) Entscheidungsprozesse für die Planung mit einem oder mehreren Agenten und für die Durchführung von Kausal-Effekt-Schlussfolgerungen von einer höheren strategischen Ebene bis hinunter zu einer niedrigeren taktischen Ebene verwendet, wodurch die Lösung ausführbar gemacht wird. Andererseits werden spieltheoretische Methoden auf strategischer Ebene eingesetzt, um die besten Strategien zur stochastischen Optimierung der Belohnung eines Agenten unter Berücksichtigung der Strategien der anderen Agenten zu berechnen.

Besonders interessant ist der Einsatz dieser Methoden beim Spiel gegen nicht-kooperative Agenten, mit denen nicht kommuniziert werden kann. Die Kombination von Methoden aus der automatisierten Planung – einschließlich der sequenziellen Entscheidungsfindung unter Unsicherheiten – und der Spieltheorie kann von Vorteil sein, insbesondere für die Lösung von Planungsproblemen, die nicht-kooperative Agenten, kurzfristige Strategiewahl und langfristige Ausführung von Aktionen beinhalten.

CHIP-GT arbeitet an einem Framework, um diese Klasse von Planungsproblemen zu lösen. Zu diesem Zweck werden spieltheoretische Methoden für nicht-kooperative Agenten und Methoden für automatisierte (Aufgaben- und Bewegungs-) Planung unter Unsicherheiten betrachtet. Zur Definition der Problemklasse wird ein Formalismus definiert. Anhand des Formalismus werden die folgenden Gesichtspunkte untersucht: die Rechenkomplexität sowie die Möglichkeit von Erweiterungen im Hinblick auf

1. die Planreparatur,
2. die Einbeziehung weiterer Agenten und

3. die Modellierung der Agenten als kontrollierbare und unkontrollierbare Einheiten.

Darüber hinaus wird die Architektur des Frameworks konzipiert, um spieltheoretische mit automatisierten Planungsmethoden zu kombinieren. Vor allem wird das Konzept "Acting" betrachtet, das für die Berücksichtigung der Ausführbarkeit von Plänen, für die Einbeziehung neuer Informationen und für die flexible Planreparatur unerlässlich ist. Methoden aus der Spieltheorie und der automatisierten Planung werden als Backend-Module entwickelt; zusätzlich wird eine skriptbasierte Schnittstelle als Frontend-Modul zur Modellierung des Problems entwickelt.

Zur Untersuchung der Anwendbarkeit werden Testprobleme aus den Green Stochastic Games (GSG) verwendet, in denen Agenten unter Berücksichtigung der komplexen Topologie und der Unsicherheit der Umgebung über Strategien entscheiden und ausführbare Aktionen planen müssen. Die erzielten Ergebnisse sollen dazu beitragen, Einblicke in künftige Arbeiten zur Kombination beider Forschungsgebiete (d. h. automatisierte Planung und Spieltheorie) sowie zur direkten Wiederverwendung in GSG (z. B. Erhaltung der biologischen Vielfalt) zu bieten.

^{Bild: © gettyimages/anilakkus}