Vi presenterar en distribuerad algoritm för uppgiftstilldelning i multiagentsystem för inställningar där agenter och uppgifter är geografiskt utspridda i tvådimensionellt utrymme. Vi beskriver en metod som gör det möjligt för agenter att individuellt bestämma hur de ska röra sig så att de som grupp effektivt tilldelas uppgifter. Metoden består av två algoritmer och är särskilt användbar i miljöer med mycket stort antal agenter och uppgiftsnoder. En algoritm anpassar beräkningsgeometri tekniker för att bestämma adjacency information för agent noderna med tanke på de geografiska positionerna för agenter och uppgifter. Denna adjakens information används för att bestämma de synliga noder som är mest relevanta för en agents beslutsprocess och för att eliminera de som den inte bör överväga. Den andra algoritmen använder lokala heuristik baserade enbart på en agents angränsande noder för att bestämma dess tillvägagångssätt. Denna metod ger förbättrad uppgiftstilldelning jämfört med tidigare algoritmer som föreslagits för liknande miljöer. Vi presenterar också en modifiering av den andra algoritmen som förbättrar prestanda i miljöer där flera agenter krävs för att slutföra en enda uppgift.
Sanders och Als arbete. I REF införs beräkningsgeometribaserade algoritmer för distribuerad uppgiftstilldelning inom geografiska områden.
A scalable, distributed algorithm for efficient task allocation
{'venue': "AAMAS '02", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}