Víceagentní prozkoumávání grafu s komunikací

Abstract

V této práci se zabýváme problémem víceagentního prohledávání, kde skupina spolupracujících agentů má za úkol společně prohledat v co nejkratším čase dané prostředí, jehož podobu a priori neznají. V simulacích zkoumáme, jaký má změna vzdálenosti, na kterou agenti mohou během prohledávání komunikovat, vliv na celkový čas prohledávání. Toto přesněji zkoumáme na algoritmu, který využívá funkci obsazenosti, díky které se agenti snaží v daný moment vybrat vzájemně vzdálené cílové pozice. Dále studujeme také vliv asymetrické komunikace mezi agenty, jež je simulována za využití Poissonova rozdělení. Zabýváme se také tím, zda se v prohledávání projeví Paretův princip, kdy pouze malá podmnožina agentů prohledala podstatnou většinu území. Prostředí ve kterém se agenti nachází je reprezentováno jako mřížkový graf. Pro experimenty implementujeme simulátor, do kterého je případně možné zakomponovat i jiné strategie prohledávání.

In this thesis, we deal with the problem of multi-agent exploration, where the common goal of a group of collaborating agents is to explore in the least time given environment. The form of the environment is a priori unknown to the agents. Using simulations, we investigate how the change in distance on which agents can communicate influences the overall time of exploration. Specifically, we study this on an algorithm that uses occupancy function, which guides agents to choose mutually distant target positions. We also investigate the influence of asymmetric communication, simulated by Poisson distribution. Finally, we observe whether given exploration scenarios manifest the Pareto principle when most of the environment would be explored only by a small subset of the agents. The environment in which agents are located is represented as a grid graph. For the experimental part, we implement a simulator which tracks several variables during simulation, and into which it is possible to incorporate another algorithms for exploration.