I detta arbete föreslår vi ett marknadsbaserat system för fördelning av uppgifter för katastrofområden. Vi modellerar katastrofhanteringsområdet som ett team av robotar som samarbetar för att släcka en rad bränder som uppstår på grund av en katastrof. Varje brand är förknippad med en tidsförkortande belöning för framgångsrik lindring, med värdet av den ursprungliga belöningen som motsvarar uppgiftens betydelse, och hastigheten för förfall av belöningen som avgör hur brådskande uppgiften är. Tidsfrister är också förknippade med varje brand, och påföljder bedöms om bränder inte utsläcks inom de tidsfrister som gäller för dem. Teamet av robotar syftar till att maximera summerad belöning över alla nödsituationer, vilket resulterar i den lägsta totala skadan från serien av bränder. Vi genomför först en marknadsbaserad strategi för uppgiftstilldelning för katastrofinsatser. I grundscenariot respekterar fördelningen uppgiftens betydelse och brådskande karaktär, men agenterna gör ett dåligt arbete när det gäller att förutse framtida nödsituationer och bedöms som ett stort antal påföljder. Därefter föreslår vi ett marknadsbaserat tillvägagångssätt som bygger på lärande. Vår regressionsbaserade teknik ändrar agenternas bud vilket resulterar i en tilldelning som undviker många av de påföljder som bedöms när man använder referensmetoden; genom att undvika sanktioner och bättre respektera uppgiftens betydelse och brådska uppnår robotteamet betydligt högre total belöning. Vi illustrerar effektiviteten i vårt tillvägagångssätt i ett simulerat katastrofscenario.
En marknadsbaserad aktivitetsalgoritm för multirobotteam som ska släcka en rad bränder till följd av en viss katastrof beaktas i REF ].
Learning-enhanced Market-based Task Allocation for Disaster Response
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering']}