Мультиагентные системы (МАС) представляют собой эффективный подход к решению сложных задач, таких как роботизированная уборка территорий. Агенты, действуя автономно и целенаправленно, могут взаимодействовать для достижения общей цели, при этом различают гомогенные и гетерогенные системы, а также детерминированные и недетерминированные среды. Управление агентами может быть централизованным или децентрализованным, причем централизованное управление подразделяется на единоначальное и иерархическое, а децентрализованное – на коллективное и стайное.
В контексте роботизированной уборки, эффективным является иерархическое управление, где погрузчики и грузовики работают в связке. Погрузчики, являясь «разведчиками» определяют секторы с «мусором», а грузовики, при достижении определенной загрузки, транспортируют собранный мусор в назначенное место. При этом, если у грузовика заканчивается заряд, он отправляется на подзарядку, после чего возвращается к работе.
Основой для принятия решений агентами служит метод пчелиного роя, где ценность сектора рассчитывается на основе расстояния от текущего положения робота до сектора с «мусором». Алгоритм включает в себя анализ окружения, выбор ближайшей цели, перемещение к ней с учетом изменения ценности секторов, а также процесс очистки, выполняемый при достижении цели.
В разработанном алгоритме, погрузчик выбирает сектор с «мусором» и прокладывает к нему кратчайший путь. Грузовики следуют за погрузчиком, перемещаясь в тот же сектор. Когда грузовик наполняется, он отправляется на разгрузку, при этом освободившееся место в секторе может быть занято другим грузовиком. Такой подход позволяет эффективно использовать ресурсы и обеспечивать непрерывную работу системы.
Изображение носит иллюстративный характер
В контексте роботизированной уборки, эффективным является иерархическое управление, где погрузчики и грузовики работают в связке. Погрузчики, являясь «разведчиками» определяют секторы с «мусором», а грузовики, при достижении определенной загрузки, транспортируют собранный мусор в назначенное место. При этом, если у грузовика заканчивается заряд, он отправляется на подзарядку, после чего возвращается к работе.
Основой для принятия решений агентами служит метод пчелиного роя, где ценность сектора рассчитывается на основе расстояния от текущего положения робота до сектора с «мусором». Алгоритм включает в себя анализ окружения, выбор ближайшей цели, перемещение к ней с учетом изменения ценности секторов, а также процесс очистки, выполняемый при достижении цели.
В разработанном алгоритме, погрузчик выбирает сектор с «мусором» и прокладывает к нему кратчайший путь. Грузовики следуют за погрузчиком, перемещаясь в тот же сектор. Когда грузовик наполняется, он отправляется на разгрузку, при этом освободившееся место в секторе может быть занято другим грузовиком. Такой подход позволяет эффективно использовать ресурсы и обеспечивать непрерывную работу системы.
