Abstract-This paper beskriver en strategi för modellering och kontroll av multiagent populationer som består av ett stort antal agenser. Komplexiteten av population modellering undviks genom att anta en stokastisk strategi, enligt vilken agent fördelningen över stat utrymme modelleras. Dynamiken i staten sannolikhetstäthet funktioner bestäms, och ett kontrollproblem för att maximera sannolikheten för robotisk närvaro i en given region införs. Minimiprincipen för optimal kontroll av partiella differentialekvationer utnyttjas för att lösa detta problem, och tillämpas på uppdragskontroll av en simulerad stor robotpopulation.
I REF tillämpas optimal kontroll på en rumslig populationsmodell för det specifika problemet med att maximera svärmnärvaron på önskad plats.
Modeling and Optimal Centralized Control of a Large-Size Robotic Population
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}