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Artículo

Partition Learning for Multiagent PlanningAprendizaje por partición para la planificación multiagente

Resumen

La vigilancia automatizada de grandes áreas geográficas y el seguimiento de objetivos por un equipo de agentes autónomos es un tema que ha recibido un considerable esfuerzo de investigación y desarrollo. El enfoque estándar consiste en descomponer este problema en dos pasos. El primer paso es la estimación del seguimiento de objetivos y el segundo paso es la planificación de rutas optimizando directamente sobre la estimación del seguimiento de objetivos. Este enfoque estándar funciona bien en muchos escenarios. Sin embargo, se necesita un enfoque mejorado para el escenario en el que se requiere una estimación general y no paramétrica, y el número de objetivos es desconocido. El enfoque de este artículo es presentar un nuevo enfoque que maneje inherentemente la tarea de buscar y rastrear un número de objetivos dentro de un área geográfica. Este enfoque está diseñado para el caso en el que la búsqueda la realizan un equipo de agentes autónomos y la estimación de objetivos requiere métodos generales y no paramétricos. Por lo tanto, se

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