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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Stochastic Learning Automata for Self-coordination in Heterogeneous Multi-Tasks Selection in Multi-Robot Systems

verfasst von : Yadira Quiñonez, Darío Maravall, Javier de Lope

Erschienen in: Advances in Artificial Intelligence

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper focuses on the general problem of coordinating multiple robots. More specifically, it addresses the self-election of heterogeneous specialized tasks by autonomous robots, as opposed to the usual multi-tasks allocation problem in multi-robot systems in which an external controller distributes the existing tasks among the individual robots. In this work we are considering a specifically distributed or decentralized approach in which we are particularly interested on decentralized solution where the robots themselves autonomously and in an individual manner, are responsible of selecting a particular task so that all the existing tasks are optimally distributed and executed. In this regard, we have established an experimental scenario and we propose a solution through automata learning-based probabilistic algorithm, to solve the corresponding multi-tasks distribution problem. The paper ends with a critical discussion of experimental results.

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Metadaten
Titel
Stochastic Learning Automata for Self-coordination in Heterogeneous Multi-Tasks Selection in Multi-Robot Systems
verfasst von
Yadira Quiñonez
Darío Maravall
Javier de Lope
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-25324-9_38