Investigation of Real-Time Task Scheduling on Robot Fleets with Reconfigurable Actuators
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Multi-Fleet Scheduling (MFS) is concerned with the issue of assigning tasks to a swarm of mobile robotic agents. In this paper, MFS of tasks using a novel class of mobile agents with reconfigurable modular actuators is proposed and analyzed. MFS is split into two regimes, static and dynamic, where the static regime does not allow real-time reconfiguration of agent actuators. Most pre-existing robotic agents are compatible with the static multi-fleet scheduling (S-MFS) regime, whereas the novel agents being investigated here are capable of using dynamic multi-fleet scheduling (D-MFS). Solutions to both problems are compared, and it is shown that in the worst case scenario, given some set of agents and tasks available at known start times, D-MFS finds the same optimal schedule as S-MFS, whereas D-MFS can be used to find more optimal solutions in some conditions. It is also shown that D-MFS may not always be optimal depending on the arrival of previously unknown a-periodic tasks, as D-MFS provides the optimal schedule for a specific fleet of robots accomplishing a set of tasks for some scheduling algorithm and cost function. By defining and exploring the D-MFS problem, this work paves the way for future investigations in task-prediction, efficient large-scale scheduling algorithms, and novel robot manufacturing capabilities.
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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 | 0,000 | 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 découle