co-leaderアプローチのような双方向の相互作用をモデル化する際には、以下のような課題が存在します。
循環依存の問題: 予測と計画が相互に依存しているため、どちらを先に行うべきかという問題が生じます。EVの計画がSVの行動に影響を与える一方で、SVの行動もEVの計画に影響を与えるため、これを同時に考慮する必要があります。
不確実性の管理: SVの反応は予測不可能であり、EVはSVの行動に対してどのように反応するかを予測する必要があります。この不確実性を考慮に入れた計画が求められます。
計算コスト: 双方向の相互作用をモデル化するためには、計算リソースが多く必要となる場合があります。特に、シナリオツリーを用いたアプローチでは、ノードの数が指数関数的に増加するため、計算負荷が高くなります。
これらの課題に対する解決策としては、以下のようなアプローチが考えられます。
ツリー構造の利用: 未来の状態をツリー構造で表現し、各ノードでEVの行動とSVの反応を同時に予測することで、循環依存の問題を解決します。これにより、各シナリオに対する評価を行い、最適な行動を選択できます。
条件付き予測の導入: EVの行動に基づいてSVの行動を予測する条件付き予測を用いることで、相互作用をモデル化します。これにより、EVはSVの反応を考慮した計画を立てることができます。
効率的な探索アルゴリズム: 動的プログラミングや強化学習を用いて、計算コストを削減しつつ、最適な行動を選択する手法を導入します。