Attrition-Aware Adaptation for Multi-Agent Patrolling

要約

マルチエージェントのパトロールは、侵入検知、エリア監視、環境内の指定されたポイントへのエージェントのグループによる繰り返しの訪問を伴うポリシングなど、さまざまな分野で重要な問題です。
この問題はよく研究されていますが、ほとんどの作品はパフォーマンスの保証を提供しておらず、エージェントの減少を考慮していないか、適応を可能にするために重大な通信要件を課しています。
この研究では、ボロノイ分割を利用することで最小限の通信を使用してエージェントの喪失に適応でき、保証されたパフォーマンス限界を満たす適応ヒューリスティックベースのパトロールアルゴリズムを紹介します。
さらに、パトロール問題の新しい集中型および分散型数理計画法を提供し、ボロノイ分割の特性を分析し、最後に、ロボット操作に基づく現実的なシミュレーション環境を使用して、さまざまなベンチマーク アルゴリズムと比較することにより、適応ヒューリスティック アルゴリズムの価値を示します。
システム(ROS) 2.

要約(オリジナル)

Multi-agent patrolling is a key problem in a variety of domains such as intrusion detection, area surveillance, and policing which involves repeated visits by a group of agents to specified points in an environment. While the problem is well-studied, most works do not provide performance guarantees and either do not consider agent attrition or impose significant communication requirements to enable adaptation. In this work, we present the Adaptive Heuristic-based Patrolling Algorithm, which is capable of adaptation to agent loss using minimal communication by taking advantage of Voronoi partitioning, and which meets guaranteed performance bounds. Additionally, we provide new centralized and distributed mathematical programming formulations of the patrolling problem, analyze the properties of Voronoi partitioning, and finally, show the value of our adaptive heuristic algorithm by comparison with various benchmark algorithms using a realistic simulation environment based on the Robot Operating System (ROS) 2.

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