概括
控制不决心的代理人是具有挑战性的,但这项研究表明,他们的不可预测的行为可以被利用来有效控制. 开发了一种不确定的群体算法 (ISA),在噪音条件下表现优于其他算法.
科学领域:
- 多个代理控制系统的控制系统.
- 集体行为动态 集体行为动态
- 机器人和人工智能 机器人和人工智能
背景情况:
- 控制具有表现出随机不确定性 (频繁在行为之间切换) 的代理人的多代理系统是一个重大挑战.
- 在牧羊犬试验中,小群羊在逃跑和追随之间表现出不可预测的切换,使控制复杂化.
- 熟练的狗操纵团队可以有效地聚集和分裂这些不决心的群体,建议可利用的控制策略.
研究的目的:
- 通过分析牧羊犬试验动态来调查杂,犹不决的集体的控制.
- 开发和验证一种新的算法,用于控制具有行为转换能力的人工智能.
- 探索随机不决心作为集体系统中可控制的资产的作用.
主要方法:
- 开发一个带有压力 (刺激强度) 和轻度 (响应同otropy) 参数的随机模型,以模拟放牧和放弃.
- 对人工制剂的无决定性群组算法 (ISA) 的介绍.
- 将ISA与标准算法比较,例如基于平均值的群体算法 (ASA) 和领袖-追随者群体算法 (LFSA).
- 在随机时间网络框架内的分析,通过网络重组来评估控制效率.
主要成果:
- 用压力和轻度参数量化牧羊犬试验动态,揭示了群体凝聚力和分裂容易之间的权衡.
- 随机的不决心被认为是有效控制杂群体的关键工具,可以实现群体聚集和分裂.
- 与ASA和LFSA相比,不确定群算法 (ISA) 在噪音条件下最小化轨迹跟踪任务的控制能量方面表现出卓越的性能.
- 在随机时间网络框架内的网络重组 (暂时性) 已被证明可以提高控制效率.
结论:
- 杂的,行为转换的集体可以通过利用它们固有的随机不决心来有效地控制.
- 不决策群算法 (ISA) 为控制这些系统提供了一个可扩展和高效的框架.
- 来自牧羊犬试验的见解为理解和设计集体行为控制提供了有价值的模型.
- 这些发现在群体机器人,细胞工程,意见动态和时间网络中具有广泛的应用.
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