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J-GLOBAL ID：201802249202992921   整理番号：18A1385319

TANSA:マルチロボットシステムのためのノマディックソフトエージェントを用いたタスク割当【JST・京大機械翻訳】

TANSA: Task Allocation Using Nomadic Soft Agents for Multirobot Systems

著者 (2件)： Jha Shashi Shekhar (Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology Guwahati, Guwahati, India) ,  Nair Shivashankar B. (Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology Guwahati, Guwahati, India)
資料名： IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence  (IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence)
巻： 2  号： 4  ページ： 308-318  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2473A  ISSN： 2471-285X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： センシング技術における急速な進歩と結合した,ユビキタスで埋め込まれたハードウェアの利用可能性は,広範囲の実世界マルチロボット応用に関するオープンな研究を行っている。このようなマルチロボットシステム(MRS)内のタスク割当のための新しいメカニズムの研究は,研究の顕著な領域を形成する。本論文では,システム内で発生する同時タスク割当の競合インスタンスの問題に取り組み,全ての割当がロボットの同じセットまたはサブセットに対して生じた。本論文では,最適化フレームワークの中で問題を形式的に記述し,MRSにおける同時および複数のタスク割当インスタンスを扱うために,Nomadicソフトエージェント(TANSA)を用いたタスク割当のためのアプローチを提案した。Nomadicソフトエージェントは,ネットワーク内で移動し実行する能力を持つ自律プログラム(コード)である。提案された機構は,ノマティックなソフトエージェントの一部に自発的で適応的なバックオフを強制することによってタスク割当の複数のインスタンスを制御することを支援する移動性資源と呼ばれる新しい概念を使用する。また,適応型および非適応型バックオフ機構の重要性を比較するために,提案したアプローチ-TANSA*の変種を検討した。現実のネットワーク上でエミュレーションされた環境において広範な実験が行われている。結果は,TANSAベースのアプローチが2つの他の顕著なタスク割当メカニズムより優れていることを明確に示した。7つのロボットを用いて実行した実世界における更なる実験は,このアプローチの実用的実行可能性を強化した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 部分集合 ,  *ロボット ,  高速度 ,  最適化 ,  ネットワーク ,  *エージェント ,  エミュレーション ,  ハードウェア ,  *マルチロボット
準シソーラス用語： 移動性 ,  バックオフ ,  自律性 ,  ユビキタス ,  センシング技術 ,  *タスク割当 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (2件)： マルチロボットシステム ,  タスク割当