I detta dokument presenteras en skalbar tröskelbaserad algoritm för tilldelning av arbetstagare till en given uppgift vars efterfrågan utvecklas dynamiskt över tiden. Algoritmen är helt distribuerad och enbart baserad på de lokala uppfattningarna om individerna. Varje agent beslutar autonomt och deterministiskt att arbeta endast när det "känner" att en del arbete behöver göras baserat på dess sensoriska ingångar. I det här dokumentet har vi tillämpat arbetaralgoritmen på en kollektiv manipulationsstudie som handlar om att samla ihop och samla ihop till en början utspridda små föremål. Aggregeringsexperimentet har studerats på tre olika experimentella nivåer med hjälp av makroskopiska och mikroskopiska probabilistiska modeller och förkroppsligade simuleringar. Resultaten visar att team som använder ett antal aktiva arbetare som styrs dynamiskt av tilldelningsalgoritmen uppnår liknande eller bättre resultat i aggregering än de som kännetecknas av en konstant teamstorlek, samtidigt som man använder ett avsevärt minskat antal agenter över hela aggregeringsprocessen. Eftersom denna algoritm inte innebär någon form av explicit kommunikation mellan agenter, utgör den en kostnadseffektiv lösning för att kontrollera antalet aktiva arbetare i inbyggda system som består av några till tusentals enheter.
En annan tröskelbaserad algoritm för att fördela arbetstagare till en given uppgift vars efterfrågan utvecklas dynamiskt över tiden presenteras i REF.
A scalable, distributed algorithm for allocating workers in embedded systems
{'venue': '2001 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. e-Systems and e-Man for Cybernetics in Cyberspace (Cat.No.01CH37236)', 'journal': '2001 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. e-Systems and e-Man for Cybernetics in Cyberspace (Cat.No.01CH37236)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}