基于模型的辨识管理异质群体
摘要：引导一群代理向目的地前进的问题，通过较少数量的外部代理施加的排斥力被称为驱赶问题。这个问题因其潜在的应用而引起关注，包括将鸟类引开以防止飞机事故、清理海洋中的泄漏油和引导一群机器人进行地图绘制。尽管在驱赶问题上进行了各种研究，但大部分研究在引导代理动态上放置了均匀性假设。然而，在实际情况下，我们可以找到各种不一定满足这一假设的情况。在本文中，我们提出了一种用于由欲引导的正常代理和其他变体代理组成的代理群的驱赶方法。在这种方法中，牧羊人根据代理行为与可能不准确的正常代理模型预测的行为偏差来区分正常和变体代理。关于区分过程，我们提出了使用静态和动态阈值的两种方法。我们的模拟结果表明，所提出的方法在各种类型的变体代理中优于传统方法。
作者：Anna Fujioka, Masaki Ogura and Naoki Wakamiya
论文ID：2210.11055
分类：Multiagent Systems
分类简称：cs.MA
提交时间：2022-10-21