BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//TUC//Events//EN CALSCALE:GREGORIAN BEGIN:VTIMEZONE TZID:Europe/Athens TZNAME:EEST DTSTART:19700329T030000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=3 BEGIN:STANDARD TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0300 TZNAME:EET DTSTART:19701025T040000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=10 END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT CREATED:20231127T094020Z LAST-MODIFIED:20231127T094020Z DTSTAMP:20260817T235505Z UID:1787000105@tuc.gr SUMMARY:Παρουσίαση Διπλωματικής Εργασίας κ. Γερασίμου Κορέση - Σχολή ΗΜΜΥ LOCATION: DESCRIPTION:https://www.ece.tuc.gr/el/katalogos- ekdiloseon?tx_tucevents2_tuceventsdi splay%5Baction%5D=show&tx_tucevents2 _tuceventsdisplay%5Bcontroller%5D=Ev ent&tx_tucevents2_tuceventsdisplay%5 Bevent%5D=6635&cHash=5db6c86d8ac32e8 c146ddca0c7b495cc\nΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗ Σ\n Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών\n Πρόγραμμα Π ροπτυχιακών Σπουδών\n ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΔΙΠ ΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ\n Γερασίμου Κορέσ η\n με θέμα\n Βαθιά Ενισχυτική Μάθησ η για Σχηματισμό Επικαλυπτόμενων Συν ασπισμών\n Deep Reinforcement Learni ng for Overlapping Coalition Formati on\n Εξεταστική Επιτροπή\n Καθηγητής Γεώργιος Χαλκιαδάκης (επιβλέπων) (Σ χολή ΗΜΜΥ)\n Καθηγητής Μιχαήλ Λαγουδ άκης (Σχολή ΗΜΜΥ)\n Αναπληρωτής Καθη γητής Βασίλειος Σαμολαδάς (Σχολή ΗΜΜ Υ)\n Περίληψη\n Η παρούσα διπλωματικ ή εμβαθύνει στο δυναμικό τοπίο του Σ χηματισμού Επικαλυπτόμενων Συνασπισμ ών (OCF), αξιοποιώντας τη δύναμη του Deep Reinforcement Μάθηση (DRL), γι α την πλοήγηση στις αβεβαιότητες που είναι εγγενείς σε διαδοχικές συνεργ ατικές αλληλεπιδράσεις πολλαπλών παρ αγόντων. Η κεντρική έρευνα περιστρέφ εται γύρω από την αντιμετώπιση της α βεβαιότητας σχετικά με τους βαθμούς συνεργασίας (DoC) μεταξύ των τύπων π ρακτόρων, οι οποίοι θεωρούμε ότι καθ ορίζουν την αποτελεσματικότητα των σ υνασπισμών που σχηματίζονται από του ς πράκτορες.  Η μελέτη εκτυλίσσεται σε πολλαπλές διαστάσεις. Πρώτον, πρα γματοποιείται μια εξερεύνηση των τεχ νικών RL και DRL, δίνοντας έμφαση στ ην εφαρμογή τους στις περίπλοκες προ κλήσεις που θέτουν τα σενάρια OCF. Ο πυρήνας της έρευνας βρίσκεται στην αντιμετώπιση της αβεβαιότητας σχετικ ά  με την αξία της συνεργασίας για δ ημιουργία συνασπισμών, που αντικατοπ τρίζεται από τους προαναφερθέντες Do C. Ως απάντηση, η μελέτη ενσωματώνει σε ένα πλαίσιο μάθησης και λήψης απ οφάσεων που χρησιμοποιεί DRL, τα νευ ρωνικά δίκτυα σε γράφους (GNN).  Ειδ ικότερα, η εργασία μας περιγράφει λε πτομερώς τη συνεργιστική ολοκλήρωση των DRL (συγκεκριμένα, Deep Q-Networ ks - DQN) και GNN (συγκεκριμένα, Gra ph Attention Networks - GAT), επιδει κνύοντας την ικανότητα του συνδυασμο ύ τους να προσαρμόζεται στο διαρκώς μεταβαλλόμενο αβάβαιο τοπίο συνεργασ ίας. Τα αποτελέσματα της πειραματική ς μας αξιολόγησης υπογραμμίζουν την αποτελεσματικότητα αυτής της υβριδικ ής προσέγγισης στη βελτίωση των ακολ ουθιακών αποφάσεων σχηματισμού συνασ πισμού υπό αβεβαιότητα.  Εξερευνήσαμ ε διάφορες παραλλαγές της DRL+GNN πρ οσέγγισής μας, με τα αποτελέσματα τη ς προσομοίωσής μας να υποδηλώνουν ως την πλέον επωφελή την αλληλοδιαπλοκ ή του DQN με ενημερώσεις GAT των DoC που λαμβάνουν χώρα κάθε φορά που αλ λάζει ο προτείνων τον σχηματισμό.  Τ έλος, στην εργασία μας  πραγματοποιο ύμε κάποια αρχικά βήματα για την αντ ιμετώπιση των εγγενών σε αυτό το πολ υπρακτορικό πρόβλημα προκλήσεων επεκ τασιμότητας, και θέτει τις βάσεις γι α μελλοντικές βελτιώσεις.\n Abstract  \n This thesis delves into the dyna mic landscape of Overlapping Coaliti on Formation (OCF), leveraging the p ower of Deep Reinforcement Learning (DRL), to navigate uncertainties inh erent in sequential cooperative mult iagent interactions.  The central in quiry revolves around addressing the uncertainty regarding the degrees o f cooperation (DoC) among agent type s, which arguably determine the effe ctiveness of coalitions formed by th e agents.  The study unfolds in mult iple dimensions. First, an explorati on of RL and DRL techniques are unde rtaken, emphasizing their applicatio n to the intricate challenges posed by OCF scenarios. The core of the in vestigation lies in deciphering the evolving dynamics of agent interacti ons, with a particular focus on the uncertain nature of cooperation valu es represented by the DoC.  In respo nse to this uncertainty, the study i ntegrates Graph Neural Networks (GNN ) into the DRL framework. In particu lar, our thesis details the synergis tic integration of DRL (specifically , Deep Q-Networks - DQN) and GNNs (s pecifically, Graph Attention Network s - GAT), showcasing their collectiv e capacity to adapt to the ever-chan ging uncertain cooperation landscape . Our experimental evaluation result s underscore the efficacy of this hy brid approach in enhancing sequentia l coalition formation strategies und er uncertainty.  We explored several variants of our DRL+GNNs approach, with our simulation results suggesti ng the intertwining of DQN with GAT updates of the DoC at the change of the proposer to be the most benefici al one.  Finally, our work in this t hesis takes the initial steps to tac kle the scalability challenges inher ent in this multiagent domain, and l ays the groundwork for future refine ments and extensions.\n STATUS:CONFIRMED ORGANIZER;RSVP=FALSE;CN=TUC;CUTYPE=TUC:mailto:webmaster@tuc.gr DTSTART:20231204T153000 DTEND:20231204T163000 TRANSP:OPAQUE CLASS:DEFAULT END:VEVENT END:VCALENDAR