Extrema team, storskaliga agentteam verksamma i dynamiska miljöer, är på horisonten. Sådana miljöer är problematiska för nuvarande uppgiftstilldelningsalgoritmer på grund av bristen på lokalitet i agentinteraktioner. Vi föreslår en ny distribuerad aktivitetsalgoritm för extrema team, kallad LA-DCOP, som innehåller tre viktiga idéer. För det första baseras LA-DCOP:s uppgiftstilldelning på en dynamisk beräkning av minimikapacitetströskeln som använder ungefärlig kunskap om den totala arbetsbelastningen. För det andra använder LA-DCOP polletter för att representera uppgifter och ytterligare minimera kommunikationen. För det tredje, skapar det potentiella tokens för att hantera inter-task begränsningar av samtidig verkställande. Vi visar att LA-DCOP på ett övertygande sätt överträffar konkurrerande distribuerade aktivitetsalgoritmer samtidigt som man använder storleksordningar färre meddelanden, vilket möjliggör en dramatisk uppskalning i extrema team, upp till ett fullt distribuerat, proxybaserat team med 200 agenter. Varierande tröskel ses som en nyckel till att överträffa konkurrerande distribuerade algoritmer inom området simulerad katastrofräddning.
För att hantera de särskilda egenskaperna hos extrema lag, Scerri et al. presentera en ungefärlig algoritm som kallas Lågkommunikation Ungefärlig DCOP (LA-DCOP), som använder tokens för att representera uppgifter och ytterligare minimera kommunikation REF.
Allocating tasks in extreme teams
{'venue': "AAMAS '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}