Abstract-We beskriver en allmän mekanism för anpassning i multi-agent system där agenter modifierar sitt beteende i respoos till förändringar i miljön eller åtgärder av andra medel. Agenterna använder minnet för att uppskatta systemets globala tillstånd från individuella observationer och justera sina åtgärder därefter. Vi presenterar en matematisk modell av dynamiken i det kollektiva beteendet i sådana system och tillämpar den för att studera adaptiv uppgiftstilldelning i mobila robotar. I detta program, robotarnas uppgift är att foder för röda eller gröna puckar (en robot kan bara foder för en puck typ i taget). När den färdas runt arenan, registrerar en robot ohservationer av puckar och andra robotar, och använder dessa observationer för att beräkna den uppskattade densiteten för varje. Om den finner att det inte finns tillräckligt med robotar av en viss typ, kan den byta sitt födotillstånd till I31 gapet. Efter en övergående, vi förväntar oss att antalet robotar i varje födotillstånd att återspegla förekomsten av varje puck typ-i miljön. Vi modellerade adaptiv uppgiftsfördelning och studerade dynamiken i systemet för olika övergångsnivåer mellan stater. Vi finner att vissa skattesatser leder till snabba konvergenstider och en stabil lösning.
REF presenterar en matematisk modell av dynamiken av kollektivt beteende i en multi-robot adaptiv uppgift allokering domän.
Macroscopic analysis of adaptive task allocation in robots
{'venue': 'Proceedings 2003 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2003) (Cat. No.03CH37453)', 'journal': 'Proceedings 2003 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2003) (Cat. No.03CH37453)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}