在旅行时间不确定的传输网络上利用冗余机器人进行弹性分配
机器人学
2019-04-23 v2 多智能体系统
摘要
本文考虑将多个移动机器人分配给具有不确定旅行时间信息的传输网络上的目标点的问题。我们的目标是产生最优分配，使目的地处的平均等待时间最小化。由于含噪的旅行时间估计会导致次优分配，我们提出一种利用冗余机器人来提供对不确定性弹性的方法。然而，最优地求解冗余分配问题是强NP难的。因此，我们利用数学问题表述的结构性质，提出一种多项式时间近最优解。我们证明我们的问题可归约为在拟阵约束下最小化一个超模代价函数。这使我们能够开发一种贪心算法，并为其推导了次最优性界。我们在传输网络上的仿真中证明了方法的有效性，其中不确定的边代价和不确定的节点位置导致含噪的旅行时间估计。与基准算法的比较表明，我们的方法性能接近最优，且显著优于非冗余分配。最后，我们的发现包括关于冗余机器人联盟中多样性与互补性益处的结果；这些见解有助于通过有针对性的机器人团队组成来提供对不确定性的弹性。
引用
@article{arxiv.1804.04986,
title = {Resilient Assignment Using Redundant Robots on Transport Networks with Uncertain Travel Time},
author = {Amanda Prorok},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.04986},
year = {2019}
}