Abstract Värdekänsligt beslutsfattande är en viktig uppgift för organismer på alla nivåer av biologisk komplexitet och består i att välja alternativ bland en uppsättning alternativ och belönas med kvalitetsvärdet av det valda alternativet. Förutsatt att det valda alternativet har ett kvalitetsvärde över tröskelvärdet är värdekänsliga beslut särskilt relevanta om inte alla möjliga alternativ är tillgängliga vid beslutstidpunkten. Detta innebär att beslutsfattaren kan avstå från att fatta beslut tills det finns ett alternativ av tillräcklig kvalitet. Värdekänsliga kollektiva beslut är intressanta för svärmrobotik när alternativen är utspridda i rymden (t.ex. resurser i ett födoämnesproblem), och kan upptäckas vid olika tidpunkter. Dagens designmetoder för kollektivt beslutsfattande antar dock ofta ett väl blandat system, och smarta designlösningar föreslås för att hantera en heterogen fördelning av åsikter inom svärmen (t.ex. på grund av rumsliga begränsningar i interaktionsnätverket). Här kvantifierar vi rumslighetens effekter i ett värdekänsligt beslutsproblem med en svärm på 150 kilobotar. Vi presenterar en makroskopisk modell av värdekänsligt beslutsfattande inspirerat av husjakt honungsbin, och implementerar en lösning för både ett multiagentsystem och en kilobot svärm. Framför allt genomförs ingen lösning för att hantera den rumsliga fördelningen av åsikter inom svärmen. Vi visar hur dynamiken som presenteras av robotsystemet matchar eller avviker från modellens förutsägelser på både ett kvalitativt och kvantitativt sätt som ett resultat av rumsliga begränsningar.
Effekten av rumslighet på best-of-n beslutsproblem undersöks i REF med experiment som utförs på en svärm av 150 Kilobots.
Effects of Spatiality on Value-Sensitive Decisions Made by Robot Swarms
{'venue': 'DARS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}