Nuevas metodologías para la asignación de tareas y formación de coaliciones en sistemas multi-robot
New methodologies for task allocation and coalition formation in multi-robot systems
Los sistemas formados por múltiples robots móviles, también conocidos como sistemas multi-robot, permiten llevar a cabo tareas que con un único robot serían imposibles de realizar o requerirían mucho más tiempo. Además, presentan otras ventajas, tales como una mayor robustez y flexibilidad. Para poder garantizar todas estas bondades, se han de abordar múltiples problemas, muchos de los cuales son, a día de hoy, objeto de numerosos trabajos de investigación.
Entre todos estos problemas, este estudio se centró en la asignación de tareas (multi-robot task allocation, MRTA), esto es, en los métodos que permiten decidir qué robot o conjunto de robots ha de ejecutar cada tarea. Se analizó la idoneidad de dos de los principales métodos de MRTA, los basados en inteligencia de enjambre (swarm intelligence) y los basados en mecanismos de subastas, para tratar tareas con restricciones temporales. La principal característica de estas tareas es que cada una de ellas se ha de ejecutar antes de un determinado instante de tiempo, comúnmente referido como deadline.
Se pone de manifiesto que ambos tipos de mecanismos presentan carencias para tratar tareas con deadlines. Estas falencias son especialmente importantes cuando dos o más robots, formando una coalición, pueden ser asignados a una misma tarea. Uno de los aspectos a los que esta investigación dedica mayor atención es la predicción del tiempo de ejecución que depende, entre otros factores, de la interferencia física entre robots. La interferencia es el fenómeno producido cuando dos o más robots quieren acceder a una misma posición al mismo tiempo.
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A note on optimization allocation in stratified random sampling
Un apunte sobre la asignación óptima en muestreo estratificado aleatorio
En el muestreo estratificado aleatorio, el problema más importante al que se enfrenta el profesional de toma de muestras es la asignación del tamaño total de muestra en los distintos estratos. En este trabajo se sugiere el uso de la técnica de programación por metas para hallar una fijación óptima de compromiso en el muestreo estratificado aleatorio, el cual minimiza de manera aproximada la varianza del estimado y la varianza estimada.
Este artículo fue preparado por A.K.P.C. Swain (Utkal University, Bhubaneswar, India) para la Revista de Investigación Operacional (Vol. 34, No 2, 2013, 161-165), publicación del Departamento de Matemática Aplicada de la Universidad de La Habana (La Habana, Cuba) que difunde trabajos teóricos y aplicados sobre teoría de optimización, estadística, métodos numéricos, teoría de decisiones, entre otros.
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