Abstrakt. Vi anser att problemet med att söka det maximala av en skalär signal med hjälp av en svärm av autonoma fordon utrustade med sensorer som kan ta punktmätningar av signalen. Fordon kan inte mäta sin nuvarande position eller kommunicera med varandra. Vårt tillvägagångssätt inducerar fordonen att utföra en partisk slumpmässig promenad inspirerad av bakteriell kemostaxis och kontrolleras av en stokastisk hybrid automaton. Med en sådan regulator visas det att fordonens positioner utvecklas mot en sannolikhetstäthet som är en specificerad funktion av den uppmätta signalens rumsliga profil, vilket ger högre fordonsdensitet nära signalens maxima.
Mesquita m.fl. REF föreslog att man skulle lösa problemet med att hitta det globala maximumet för en skalärfunktion med hjälp av många robotar som utför en fördomsfri slumpmässig gång.
Optimotaxis: A Stochastic Multi-agent Optimization Procedure with Point Measurements
{'venue': 'HSCC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}