A neural network based intelligent planner for the coordinated hybrid agent framework
Notice bibliographique
Résumé
Recently, a coordinated hybrid agent (CHA) framework was proposed for the control of multiagent systems (MASs). In the past few years, it has been applied to both homogeneous and heterogeneous multi-agent systems. In previous studies, the coordination among agents were implemented based on the designer's knowledge of the system. For large complex systems, it would be desirable if we can plan the coordination among agents dynamically. In this study, we demonstrate that an intelligent planner can be designed for the CHA framework to automatically generate desired actions for multiple robots in a multiagent system. The proposed intelligent planner is based on the construction of a biologically inspired neural network. The dynamics of each neuron in the topologically organized neural network is characterized by a shunting neural equation. A landscape of the neural activities for all neurons of a CHA agent contains information about the agent's local goal, permanent obstacles and temporary obstacles. Each agent treats other robots as moving obstacles. The objective for building the intelligent planner is to plan actions for multiple mobile robots to coordinate with others and to achieve the global goal while each agent achieves its local goal. Simulation results show that in order to control a large complex system, an intelligent planner can be designed for the CHA framework so that coordination among agents can be achieved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».