Resumen

En este artículo, proponemos un enfoque territorial dinámico para el problema de distribuir tareas entre un grupo de robots. Consideramos el escenario en el que una tarea consta de dos subtareas: detección y completación; dos equipos complementarios de agentes, cazadores y recolectores, son asignados para las subtareas. Los cazadores se encargan de explorar el entorno, es decir, la detección, mientras que los recolectores se encargan de la segunda subtarea. Para minimizar la carga de trabajo entre los recolectores, el algoritmo propuesto utiliza el centro de masa de los objetivos conocidos para formar territorios entre los recolectores. El concepto de centro de masa ha sido adoptado porque simplifica la tarea de optimización territorial y permite que el sistema se adapte dinámicamente a los cambios en el entorno ajustando las particiones asignadas a medida que se descubren más objetivos. Además, presentamos un análisis teórico del juego para justificar el mecanismo de razonamiento de los agentes para permanecer dentro de su territorio mientras completan las tareas. Además,

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Algoritmo propuesto; Enfoque territorializante; Distribución de tareas; Cazadores; Recolectores; Centro de masa
• Keywords:Proposed algorithm; Territorializing approach; Tasks distribution; Hunters; Gatherers; Center of mass