Nödinsatserna står inför ett antal betydande utmaningar när det gäller att hantera större katastrofer. För det första är antalet räddningsuppdrag vanligtvis större än antalet responders (eller agenter) och de resurser som står till deras förfogande. För det andra kommer varje uppgift sannolikt att kräva olika ansträngningar för att kunna slutföras inom tidsfristen. För det tredje kan nya uppgifter ständigt dyka upp eller försvinna ur miljön, vilket innebär att de svarande snabbt måste beräkna sin resursfördelning. För det fjärde är det viktigt att bilda grupper eller koalitioner av flera agenter från olika organ, eftersom ingen enda byrå kommer att ha alla resurser som krävs för att rädda offer, öppna vägar och släcka de bränder som kan bryta ut i katastrofområdet. Mot bakgrund av detta måste koalitioner väljas ut på ett effektivt sätt och planeras att arbeta över hela katastrofområdet för att maximera antalet liv och den del av infrastrukturen som sparas. Det är särskilt viktigt att urvalet av sådana koalitioner görs på ett decentraliserat sätt för att undvika en enda bristpunkt i systemet. Dessutom är det viktigt att responders kommunicerar endast lokalt med tanke på att de sannolikt har begränsad batterieffekt eller minimal tillgång till långdistanskommunikationsutrustning. Mot denna bakgrund tillhandahåller vi en ny decentraliserad lösning på den koalitionsbildningsprocess som genomsyrar katastrofhanteringen. Mer specifikt modellerar vi det katastrofhanteringsscenario som definieras i RoboCups katastrofsimuleringsplattform som en koalitionsformation med rumsliga och tidsmässiga begränsningar (CFST) problem där agenter bildar koalitioner för att slutföra uppgifter, var och en med olika krav. För att utforma en decentraliserad algoritm för CFST formulerar vi den som ett distribuerat problem med optimering och visar hur man löser den med hjälp av den toppmoderna Max-Sum-algoritmen som ger en helt decentraliserad lösning. Vi tillhandahåller sedan en ny algoritm (F-Max-Sum) som undviker att skicka överflödiga meddelanden och effektivt anpassar sig till förändringar i miljön. I empiriska utvärderingar visar sig vår algoritm generera bättre lösningar än andra decentraliserade algoritmer som används för detta problem.
I REF-samordning hanteras med koalitionsformation, lösa problemet som ett distribuerat optimeringsproblem via DCOP och Max-Sum algoritmen, och inklusive rumsliga och tidsmässiga begränsningar.
Decentralised Coordination in RoboCup Rescue
{'venue': 'Comput. J.', 'journal': 'Comput. J.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}