Investigation of Real-Time Task Scheduling on Robot Fleets with Reconfigurable Actuators
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».