Abstract-Vi presenterar en skalbar strategi för att dynamiskt fördela en svärm av homogena robotar till flera uppgifter, som ska utföras parallellt, efter en önskad distribution. Vi använder en decentraliserad strategi som inte kräver någon kommunikation mellan robotar. Det bygger på utvecklingen av en kontinuerlig abstraktion av svärmen som erhålls genom att modellera populationsfraktioner och definiera problemet uppgift allokering som valet av hastigheter robot ingress och utsteg till och från varje uppgift. Dessa hastigheter används för att bestämma sannolikheter som definierar stokastisk styrpolicy för enskilda robotar, som i sin tur producerar det önskade kollektiva beteendet. Vi tar itu med problemet med datafrekvenser för att uppnå snabb omfördelning av svärmen som är föremål för restriktioner för byte mellan uppgifter i jämvikt. Vi presenterar flera formuleringar av detta optimeringsproblem som varierar i prioritetsbegränsningarna mellan uppgifter och i deras beroende av den initiala robotdistributionen. Vi använder varje formulering för att optimera hastigheten för ett scenario med fyra uppgifter och jämföra den resulterande styrpolicyn med hjälp av en simulering där 250 robotar omfördelar sig bland fyra byggnader för att kartlägga omkretsen.
REF tog itu med problemet med uppgiftstilldelning för svärmar av robotar på ett distribuerat sätt med hjälp av stokastisk politik.
Optimized Stochastic Policies for Task Allocation in Swarms of Robots
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}