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Enregistrement W4246161270 · doi:10.1109/.2005.1507491

Rational aggressive behaviour reduces interference in a mobile robot team

2005· article· en· W4246161270 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueICAR '05. Proceedings., 12th International Conference on Advanced Robotics, 2005. · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotTask (project management)AggressionMobile robotComputer scienceInterference (communication)Human–computer interactionCompetition (biology)Scheme (mathematics)Control (management)Artificial intelligenceSimulationEngineeringPsychologyComputer networkChannel (broadcasting)Social psychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatial interference can reduce the effectiveness of teams of mobile robots. We examine a team of robots with no centralized control performing a transportation task, in which robots frequently interfere with each other. The robots must work in the same space, so territorial methods are not appropriate. Previously we have shown that a stereotyped competition, inspired by aggressive displays in various animal species, can reduce interference and improve overall system performance. However, none of the methods previously devised for selecting a robot's 'aggression level' performed better than selecting aggression at random. This paper describes a new, principled approach to selecting an aggression level, based on robot's investment in a task. Simulation experiments with teams of six robots in an office-type environment show that, under certain conditions, this method can significantly improve system performance compared to a random competition and a noncompetitive control experiment. Finally, we discuss the benefits and limitations of such a scheme with respect to the specific environment

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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