利用模型近似实现高效多机器人空间任务分配
人工智能
2016-06-07 v1 多智能体系统
机器人学
摘要
由于指数级的复杂性，现实世界中的多智能体规划问题无法使用决策论规划方法求解。我们将救援仿真中的灭火任务近似为空间分布式任务，并用多智能体马尔可夫决策过程建模。我们采用近期针对空间任务问题的近似方法来降低模型复杂度。我们的近似方法包括：单智能体、静态任务、最短路径剪枝、动态规划时域和任务聚类。我们从 RoboCup 救援仿真地图中创建场景，并在这些图世界上评估我们的方法。结果表明，我们的方法比同类方法更快、更好，且与最优策略相比性能损失可忽略不计。我们还展示了我们的方法在示例 RCRS 场景上的性能与 DCOP 方法相似。
引用
@article{arxiv.1606.01380,
title = {Effective Multi-Robot Spatial Task Allocation using Model Approximations},
author = {Okan Aşık and H. Levent Akın},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.01380},
year = {2016}
}
备注
RoboCup 2016 Symposium