論文の概要: Contextually Aware Intelligent Control Agents for Heterogeneous Swarms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12560v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 20:25:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 15:05:20.444073
• Title: Contextually Aware Intelligent Control Agents for Heterogeneous Swarms
• Title（参考訳）: 不均一群に対する文脈対応型知的制御エージェント
• Authors: Adam Hepworth, Aya Hussein, Darryn Reid, Hussein Abbass
• Abstract要約: Swarmシェパーディング研究における新たな課題は、効率的で効率的な人工知能アルゴリズムを設計することである。 本研究では,コンテキスト認識型Swarm制御インテリジェントエージェントの設計手法を提案する。 我々は同種群と異種群の両方で羊飼いが成功したことを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: An emerging challenge in swarm shepherding research is to design effective and efficient artificial intelligence algorithms that maintain a low-computational ceiling while increasing the swarm's abilities to operate in diverse contexts. We propose a methodology to design a context-aware swarm-control intelligent agent. The intelligent control agent (shepherd) first uses swarm metrics to recognise the type of swarm it interacts with to then select a suitable parameterisation from its behavioural library for that particular swarm type. The design principle of our methodology is to increase the situation awareness (i.e. information contents) of the control agent without sacrificing the low-computational cost necessary for efficient swarm control. We demonstrate successful shepherding in both homogeneous and heterogeneous swarms.
• Abstract（参考訳）: Swarmシェパーディング研究における新たな課題は、様々な状況下で運用するSwarmの能力を高めながら、低計算の天井を維持する効率的で効率的な人工知能アルゴリズムを設計することである。 本稿では,コンテキスト認識型Swarm制御インテリジェントエージェントの設計手法を提案する。 インテリジェントコントロールエージェント(shepherd)は、最初にswarmメトリクスを使用して、対話するswarmのタイプを認識し、その特定のswarmタイプに対する振る舞いライブラリから適切なパラメーターを選択する。 本手法の設計原理は,効率的なSwarm制御に必要な低計算コストを犠牲にすることなく,制御エージェントの状況意識(情報内容)を高めることである。 同種群と異種群の両方でシェパーディングに成功した。

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