Comportamientos de Agentes Homogéneos para el Problema de Búsqueda y Enrutamiento Simultáneo en Múltiples Agentes
Autores: Kent, Thomas; Richards, Arthur; Johnson, Angus
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Comportamientos de Agentes Homogéneos para el Problema de Búsqueda y Enrutamiento Simultáneo en Múltiples Agentes
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Autonomía
Vehículos aéreos no tripulados
Problemas multiagente
Cooperación
De manera descentralizada
Rangos de sensores
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
A través del uso de la autonomía, los Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT) pueden ser utilizados para resolver una variedad de problemas multi-agente que existen en el mundo real, por ejemplo, la búsqueda y rescate o la vigilancia. Dentro de estos escenarios, el objetivo global a menudo puede lograrse mejor si los aspectos del problema se comparten de manera óptima entre sus agentes. Sin embargo, en entornos inciertos, dinámicos y a menudo parcialmente observables, las técnicas de optimización global centralizadas no son alcanzables. En su lugar, los agentes pueden tener que actuar según su propia creencia del mundo, tomando las mejores decisiones de manera independiente y potencialmente miope. Con múltiples agentes actuando de manera descentralizada, ¿cómo podemos desalentar el comportamiento competitivo y, en cambio, facilitar la cooperación? Este artículo se centra en el problema específico de múltiples VANT que buscan simultáneamente tareas en un entorno mientras se enrutan de manera eficiente entre ellas y, en última instancia, las visitan. Este artículo está motivado por la idea de que la colaboración puede ser simple y lograrse sin necesidad de un diálogo, sino a través del diseño del comportamiento del agente individual. Al centrarnos en lo que se comunica, ampliamos el uso del comportamiento de un solo agente. Que, a través de modificaciones menores, puede producir agentes distintos que demuestran comportamientos independientes, colaborativos y competitivos. En particular, al investigar el papel de los rangos de sensores y comunicación, este artículo mostrará que el aumento de los rangos de sensores puede ser perjudicial para el rendimiento del sistema, y en su lugar, la simple modelización de la intención de los agentes cercanos es un enfoque mucho mejor.
Descripción
A través del uso de la autonomía, los Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT) pueden ser utilizados para resolver una variedad de problemas multi-agente que existen en el mundo real, por ejemplo, la búsqueda y rescate o la vigilancia. Dentro de estos escenarios, el objetivo global a menudo puede lograrse mejor si los aspectos del problema se comparten de manera óptima entre sus agentes. Sin embargo, en entornos inciertos, dinámicos y a menudo parcialmente observables, las técnicas de optimización global centralizadas no son alcanzables. En su lugar, los agentes pueden tener que actuar según su propia creencia del mundo, tomando las mejores decisiones de manera independiente y potencialmente miope. Con múltiples agentes actuando de manera descentralizada, ¿cómo podemos desalentar el comportamiento competitivo y, en cambio, facilitar la cooperación? Este artículo se centra en el problema específico de múltiples VANT que buscan simultáneamente tareas en un entorno mientras se enrutan de manera eficiente entre ellas y, en última instancia, las visitan. Este artículo está motivado por la idea de que la colaboración puede ser simple y lograrse sin necesidad de un diálogo, sino a través del diseño del comportamiento del agente individual. Al centrarnos en lo que se comunica, ampliamos el uso del comportamiento de un solo agente. Que, a través de modificaciones menores, puede producir agentes distintos que demuestran comportamientos independientes, colaborativos y competitivos. En particular, al investigar el papel de los rangos de sensores y comunicación, este artículo mostrará que el aumento de los rangos de sensores puede ser perjudicial para el rendimiento del sistema, y en su lugar, la simple modelización de la intención de los agentes cercanos es un enfoque mucho mejor.