Abstract-This paper presenterar en lärande-förstärkt marknadsbaserad fördelning av uppgifter för övertecknade domäner. I övertecknade områden kan alla uppgifter inte slutföras inom de fastställda tidsfristerna på grund av brist på resurser. Vi fokuserar specifikt på områden där uppgifter kan genereras under hela uppdraget, uppgifter kan ha olika viktiga och brådskande nivåer, och påföljder bedöms för misslyckade åtaganden. Därför måste agenter resonera om potentiella framtida händelser innan de gör åtaganden. Inom ramen för dessa begränsningar kan befintliga marknadsbaserade metoder för uppgiftstilldelning hantera uppgiftens betydelse och brådskande karaktär, men göra ett dåligt arbete med att förutse framtida uppgifter, och bedöms därför som ett stort antal påföljder. I detta arbete stärker vi en marknadsbaserad strategi för fördelning av uppgifter med hjälp av regressionsbaserat lärande för att minska de totala straffen. Vi illustrerar effektiviteten i vårt tillvägagångssätt i ett simulerat katastrofhanteringsscenario genom att jämföra resultat med ett marknadsbaserat tillvägagångssätt.
Jones och Al. REF beskrev ett marknadsbaserat tillvägagångssätt för uppgiftstilldelning för brandbekämpning på ett katastrofområde.
Learning-enhanced market-based task allocation for oversubscribed domains
{'venue': '2007 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2007 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}