Mechanism Selection for Multi-Robot Task Allocation
Mechanism Selection for Multi-Robot Task Allocation
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多机器人任务分配的机制选择
DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
S. Parsons
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Eric Schneider;E. Sklar;S. Parsons
这里提出的工作研究如何环境功能可以用来帮助选择一个任务分配机制，从一个多机器人探索方案的投资组合。特别是，我们看看集群的任务位置和团队成员的位置相对于集群中心。在数据驱动的方法中，我们在同一组场景中使用两种不同的任务分配机制进行实验，提供比较性能数据。然后，我们在这些数据上训练一个分类器，为我们提供了一种为给定场景选择最佳机制的方法。我们表明，通过这种方法选择一种机制，相比使用一个单一的国家的最先进的机制，可以提高团队的表现在某些环境中，根据我们的指标。
The work presented here investigates how environmental features can be used to help select a task allocation mechanism from a portfolio in a multi-robot exploration scenario. In particular, we look at clusters of task locations and the positions of team members in relation to cluster centres. In a data-driven approach, we conduct experiments that use two different task allocation mechanisms on the same set of scenarios, providing comparative performance data. We then train a classifier on this data, giving us a method for choosing the best mechanism for a given scenario. We show that selecting a mechanism via this method, compared to using a single state-of-the-art mechanism only, can improve team performance in certain environments, according to our metrics.