: Snapshots av en flaskhals och en dörr scenario, visar framsteg från vänster till höger. Hybridmetoden hanterar effektivt stora skaror och utmanande rymdtidsscenarier. Nästa generations styralgoritmer kommer att behöva stödja tusentals trovärdiga enskilda agenter, som kan styra i mycket utmanande situationer med låg latensreaktioner. I detta dokument föreslår vi en styrram som erbjuder tre viktiga bidrag: a) Den integrerar flera modeller av styrning i ett enda styrbeslut, b) den använder en ny rumsplaneringsmetod för att tillåta agenter att styra under komplexa lokala interaktioner, och c) den varierar frekvensen av uppdatering av varje komponent (fas) i ramverket för att drastiskt förbättra prestanda. Vi demonstrerar mångsidigheten och robustheten i vårt ramverk med hjälp av ett stort antal testfall. Vi visar också att frekvensen av uppdateringar för varje fas av ramverket kan "decimeras" av en förvånansvärt stor mängd innan resulterande styrbeteenden försämras. Denna teknik uppnår mer än en 5× prestandaförbättring, vilket gör det möjligt att använda bättre, dyrare algoritmer för robust styrning, samtidigt stödja tusentals agenter med låg-latent reaktioner i realtid.
I arbetet inom REF presenteras en hybridstrategi som kombinerar reaktion, förutsägelse och planering till en enda styrram.
A modular framework for adaptive agent-based steering
{'venue': "I3D '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}