論文の概要: Swarm Analytics: Designing Information Markers to Characterise Swarm Systems in Shepherding Contexts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12386v1
• Date: Fri, 26 Aug 2022 00:43:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-29 12:55:02.628727
• Title: Swarm Analytics: Designing Information Markers to Characterise Swarm Systems in Shepherding Contexts
• Title（参考訳）: swarm analytics: シェパードコンテキストにおけるswarmシステムを特徴付けるための情報マーカーの設計
• Authors: Adam Hepworth, Aya Hussein, Darryn Reid and Hussein Abbass
• Abstract要約: 本稿では,Swarmに関する指標の集合を,オントロジ的に配置された情報マーカーの集合に整理することを目的とする。 私たちの貢献は、Emphs分析と題する新しい研究分野の基盤を示すものです。 我々は,情報マーカーの枠組みを設計し,Swarm研究の新たな道筋を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contemporary swarm indicators are often used in isolation, focused on extracting information at the individual or collective levels. These are seldom integrated to infer a top-level operating picture of the swarm, its individual members, and its overall collective dynamics. The primary contribution of this paper is to organise a suite of indicators about swarms into an ontologically-arranged collection of information markers to characterise the swarm from the perspective of an external observer-, a recognition agent. Our contribution shows the foundations for a new area of research that we title \emph{swarm analytics}, which its primary concern is with the design and organisation of collections of swarm markers to understand, detect, recognise, track, and learn a particular insight about a swarm system. We present our designed framework of information markers presents a new avenue for swarm research, especially for heterogeneous and cognitive swarms that may require more advanced capabilities to detect agencies and categorise agent influences and responses.
• Abstract（参考訳）: 現代のスウォーム指標は、個別または集団レベルでの情報抽出に焦点をあてて、孤立的にしばしば用いられる。 これらは、Swarmの上位レベルの操作図、その個々のメンバー、および全体的ダイナミクスを推測するために統合されることはめったにない。 この論文の主な貢献は、群に関する一連の指標を、外部の観察者の観点から群を特徴づける存在論的に配列された情報マーカーの集合に編成することである。 我々の貢献は、我々が「emph{swarm analytics}」と題する新しい研究分野の基礎を示すものであり、その主な関心事は、Swarmシステムに関する特定の洞察を理解し、検出し、認識し、追跡し、学習するための、Swarmマーカーのコレクションの設計と組織である。 我々は,情報マーカーの枠組みを考案し,エージェントの影響と応答を分類するために,より高度な能力を必要とする異種群および認知群に対して,スワーミング研究の新たな道筋を提示する。

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