Collective Decision-Making on Task Allocation Feasibility

要約

ロボット群は、現実世界のアプリケーションにいくつかの利点をもたらす可能性をもたらしますが、ロボット群を導入すると、さまざまな環境にわたって実現可能性を確保するという課題が生じます。
swarm の新しいタスクの実現可能性を評価することは、リソースの効果的な利用を確保し、特定のタスクに対する swarm ソリューションの適合性を認識するために重要です。
この論文では、分散実行可能性の概念を導入します。この概念では、群れがローカルの観察と相互作用に基づいてタスク割り当ての実行可能性を集合的に評価します。
我々は集団的意思決定戦略として多数決ベースの決定の直接変調を適用し、同種の設定において、ロボットが
タスク比率は 1 に近くありません。

要約(オリジナル)

Robot swarms offer the potential to bring several advantages to the real-world applications but deploying them presents challenges in ensuring feasibility across diverse environments. Assessing the feasibility of new tasks for swarms is crucial to ensure the effective utilisation of resources, as well as to provide awareness of the suitability of a swarm solution for a particular task. In this paper, we introduce the concept of distributed feasibility, where the swarm collectively assesses the feasibility of task allocation based on local observations and interactions. We apply Direct Modulation of Majority-based Decisions as our collective decision-making strategy and show that, in a homogeneous setting, the swarm is able to collectively decide whether a given setup has a high or low feasibility as long as the robot-to-task ratio is not near one.

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