論文の概要: Robust and Efficient Swarm Communication Topologies for Hostile
Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09575v1
- Date: Fri, 21 Aug 2020 16:38:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-26 22:05:08.126321
- Title: Robust and Efficient Swarm Communication Topologies for Hostile
Environments
- Title（参考訳）: 敵対環境におけるロバストかつ効率的な群集コミュニケーショントポロジ
- Authors: Vipul Mann, Abhishek Sivaram, Laya Das, Venkat Venkatasubramanian
- Abstract要約: 本稿では,エージェントの損失が初期ネットワーク構成の関数などのアルゴリズムの性能に与える影響について検討する。
結果は、異なるトポロジに対する効率性、堅牢性、パフォーマンスの間の興味深いトレードオフを明らかにします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4588028371034406
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Swarm Intelligence-based optimization techniques combine systematic
exploration of the search space with information available from neighbors and
rely strongly on communication among agents. These algorithms are typically
employed to solve problems where the function landscape is not adequately known
and there are multiple local optima that could result in premature convergence
for other algorithms. Applications of such algorithms can be found in
communication systems involving design of networks for efficient information
dissemination to a target group, targeted drug-delivery where drug molecules
search for the affected site before diffusing, and high-value target
localization with a network of drones. In several of such applications, the
agents face a hostile environment that can result in loss of agents during the
search. Such a loss changes the communication topology of the agents and hence
the information available to agents, ultimately influencing the performance of
the algorithm. In this paper, we present a study of the impact of loss of
agents on the performance of such algorithms as a function of the initial
network configuration. We use particle swarm optimization to optimize an
objective function with multiple sub-optimal regions in a hostile environment
and study its performance for a range of network topologies with loss of
agents. The results reveal interesting trade-offs between efficiency,
robustness, and performance for different topologies that are subsequently
leveraged to discover general properties of networks that maximize performance.
Moreover, networks with small-world properties are seen to maximize performance
under hostile conditions.
- Abstract（参考訳）: 群知能に基づく最適化手法は、探索空間の体系的な探索と隣人からの情報を組み合わせ、エージェント間の通信に強く依存する。
これらのアルゴリズムは通常、関数のランドスケープが十分に知られていない問題や、他のアルゴリズムの早期収束をもたらす複数の局所光学系を解くために用いられる。
このようなアルゴリズムの応用は、標的グループへの効率的な情報伝達のためのネットワークの設計、薬物分子が拡散前に影響部位を探索するターゲットドラッグデリバリー、ドローンネットワークによる高価値ターゲットローカライゼーションを含む通信システムに見ることができる。
そのようなアプリケーションのいくつかでは、エージェントは、探索中にエージェントを失う可能性がある敵対的な環境に直面します。
このような損失はエージェントの通信トポロジを変えるため、エージェントに利用可能な情報は最終的にアルゴリズムの性能に影響を与える。
本稿では,初期ネットワーク構成の機能として,エージェントの損失がアルゴリズムの性能に与える影響について検討する。
敵環境下で複数の準最適領域を持つ目的関数を最適化するために、粒子群最適化を用い、エージェントの喪失を伴うネットワークトポロジの幅広い性能について検討する。
その結果, 効率性, 堅牢性, 性能の相違がみられ, 性能を最大化するネットワークの一般特性の発見に活用されることがわかった。
さらに,小世界の特性を持つネットワークは,敵対的条件下でのパフォーマンスを最大化する。
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