|
Эта публикация цитируется в 5 научных статьях (всего в 5 статьях)
ПЕРЕДОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ В ОБЛАСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Методы планирования и обучения в задачах многоагентной навигации
К. С. Яковлевab, А. А. Андрейчукb, А. А. Скрынникb, А. И. Пановba a Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, Москва, Россия
b Институт искусственного интеллекта AIRI, Москва, Россия
Аннотация:
Задача многоагентной навигации возникает, с одной стороны, во множестве прикладных областей. Классический пример – автоматизированные склады, на которых одновременно функционирует большое число мобильных роботов-сортировщиков товаров. С другой стороны, эта задача характеризуется отсутствием универсальных методов решения, удовлетворяющих одновременно многим (зачастую – противоречивым) требованиям. Примером таких критериев могут служить гарантия отыскания оптимальных решений, высокое быстродействие, возможность работы в частично-наблюдаемым средах и т.д. В настоящей работе приведен обзор современных методов решения задачи многоагентной навигации. Особое внимание уделяется различным постановкам задачи. Рассматриваются различия и вопросы применимости обучаемых и необучаемых методов решения. Отдельно приводится анализ экспериментальных программных сред, необходимых для реализации обучаемых подходов.
Ключевые слова:
планирование пути, эвристический поиск, обучение с подкреплением, многоагентные системы.
Образец цитирования:
К. С. Яковлев, А. А. Андрейчук, А. А. Скрынник, А. И. Панов, “Методы планирования и обучения в задачах многоагентной навигации”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 508 (2022), 88–93; Dokl. Math., 106:suppl. 1 (2022), S79–S84
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/danma341 https://www.mathnet.ru/rus/danma/v508/p88
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 56 | Список литературы: | 14 |
|