Heterogeneous Coalition Formation and Scheduling with Multi-Skilled Robots

要約

異種マルチロボットシステムにおけるタスクスケジューリングへのアプローチを紹介します。
私たちの環境では、完了するタスクにはさまざまなスキルが必要です。
各ロボットはマルチスキルである、つまり、各ロボットは可能なスキルのサブセットを提供すると仮定します。
これにより、タスクを完了するには異種チーム (\emph{coalitions}) の形成が必須となります。
タスク間の確率的な移動時間を想定して、タスク間でロボットをスケジュールし、適切な連携を形成するための 2 つの集中型アルゴリズムを紹介します。
連合は、スケジュールの実行に応じてロボットが連合を形成したり解散したりするという点で動的です。
私たちが提案する最初のアルゴリズムは最適性を保証しますが、その実行時間は小さな問題インスタンスに対してのみ許容されます。
私たちが提案する 2 番目のアルゴリズムは、短い実行時間で大きな問題に取り組むことができ、ヒューリスティックなアプローチに基づいており、通常は最適解のコストの 1 倍から 2 倍に達します。

要約(オリジナル)

We present an approach to task scheduling in heterogeneous multi-robot systems. In our setting, the tasks to complete require diverse skills. We assume that each robot is multi-skilled, i.e., each robot offers a subset of the possible skills. This makes the formation of heterogeneous teams (\emph{coalitions}) a requirement for task completion. We present two centralized algorithms to schedule robots across tasks and to form suitable coalitions, assuming stochastic travel times across tasks. The coalitions are dynamic, in that the robots form and disband coalitions as the schedule is executed. The first algorithm we propose guarantees optimality, but its run-time is acceptable only for small problem instances. The second algorithm we propose can tackle large problems with short run-times, and is based on a heuristic approach that typically reaches 1x-2x of the optimal solution cost.

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