Vi presenterar en strategi som använder Q-learning på enskilda robotagenter, för att samordna o missionstaked team av robotar i ett komplext scenario. För att minska storleken på tillståndet utrymme, åtgärder grupperas i uppsättningar av relaterade beteenden som kallas roller och representeras som beteende Assemblages. En roll är en Finite State Automata såsom Forager, där beteenden och deras sekvensering för att hitta objekt, coflecting dem, och returnera dem redan är kodade och behöver inte återläras. Varje robot börjar med samma uppsättning av möjliga roller att spela, samma perceptuella hårdvara för koordination, och ingen annan kontakt än uppfattning om andra medlemmar i laget. Under utbildningen kommer ett team av Q-lärande robotar att konvergera till lösningar som bäst är prestandan hos ett väldesignat, homogent team.
Martinson och Arkin REF, istället, använda RL för att samordna ett uppdrag-tasked team av robotar i ett komplext scenario, så att de bästa roll-switching regler lärs.
Learning to role-switch in multi-robot systems
{'venue': '2003 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No.03CH37422)', 'journal': '2003 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No.03CH37422)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}