Significant challenges arise from the needs of security. Automation brings a knowledge area of interest, as is the case of multi-agent systems (MAS) , which are a group of agents constituted to interact cooperatively in the search for a common good. This work proposes the implementation of computational methods to raise cooperative solutions to a team of agents in multi - robot navigation tasks on an environment . The objective is to minimize the overall time of exploration of this environment . For this, a software tool that provides a simulated approximation of the events of SMA, which will allow the scientific implementation of certain soft-computing techniques that suggest cooperative solutions in navigating a static environment. It is remarkable that the algorithm performed with artificial neural network (ANN ) shows better performance in exploration over other state of the art proposals.
Resumen:Importantes retos surgen a partir de las necesidades de seguridad, y la automatización aporta un área del conocimiento de interés, como es el caso de los sistemas multiagentes (SMA), los cuales son un grupo de agentes constituidos de manera que interactúan de manera cooperativa en la búsqueda de un bien común. Este trabajo propone la implementación de métodos computacionales que planteen soluciones cooperativas a un equipo de agentes multi-robótico en las tareas de navegación sobre un entorno. El objetivo es minimizar el tiempo total de exploración sobre un entorno. Para esto, se desarrolla una herramienta software que brinde una aproximación simulada de los eventos del SMA, el cual permitirá, la implementación científica de ciertas técnicas de soft-computing que sugieran soluciones cooperativas en la navegación de un entorno estático. Es notable que el algoritmo realizado con redes neuronales artificiales (RNA) muestra mejor rendimiento en exploración sobre otras propuestas del estado del arte.
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