Optimal flock formation induced by agent heterogeneity
Arthur N. Montanari, Ana Elisa D. Barioni, Chao Duan, Adilson E. Motter
对生物系统中蜂拥而至的研究已经确定了自我组织的集体行为的条件,激励了分散策略的发展,以协调无人机和其他自动驾驶汽车的动态。 以前的研究主要集中在代理之间时间变化交互网络的作用,同时假设代理本身是相同的或几乎相同的。 在这里,我们偏离了传统的假设,研究代理之间的个体间差异如何影响蜂群动力学的稳定性和收敛性。 我们表明,具有最佳分配异构参数的成群的代理显着优于其同质的对应物,在各种控制任务中实现20-40%的收敛到所需的形成。 这些任务包括目标跟踪,羊群形成和障碍物机动。 在通信延迟的系统中,即使对相同的代理来说,异质性也可以实现收敛。 我们的结果挑战了多智能体控制的现有范式,并将系统障碍作为一种适应性的分布式机制,以促进群体性动态的集体行为。
The study of flocking in biological systems has identified conditions for self-organized collective behavior, inspiring the development of decentralized strategies to coordinate the dynamics of swarms of drones and other autonomous vehicles. Previous research has focused primarily on the role of the time-varying interaction network among agents while assuming that the agents themselves are identical or nearly identical. Here, we depart from this conventional assumption to investigate how inter-i...