Achieving Consensus in Robot Swarms : Design and Analysis of Strategies for the best-of-n Problem
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2017
Serie: Libro 208 de 538 - Studies in Computational Intelligence
- Tapa dura
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book focuses on the design and analysis of collective decision-making strategies for the best-of-nproblem. After providing a formalization of the structure of the best-of-nproblem supported by a comprehensive survey of the swarm robotics literature, it introduces the functioning of a collective decision-making strategy and identifies a set of mechanisms that are essential for a strategy to solve the best-of-nproblem. The best-of-nproblem is an abstraction that captures the frequent requirement of a robot swarm to choose one option from of a finite set when optimizing benefits and costs. The book leverages the identification of these mechanisms to develop a modular and model-driven methodology to design collective decision-making strategies and to analyze their performance at different level of abstractions. Lastly, the author provides a series of case studies in which the proposed methodology is used to design different strategies, usingrobot experiments to show how the designed strategies can be ported to different application scenarios.…
N° de ref. del artículo 9783319536088
- Título
- Achieving Consensus in Robot Swarms : Design and Analysis of Strategies for the best-of-n Problem
- Autor
- Gabriele Valentini
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2017
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3319536087
- ISBN 13
- 9783319536088
- Peso del artículo
- 360 gramos
- Dimensiones
- 241x160x15 mm
- Serie
- Libro 208 de 538: Studies in Computational Intelligence
This book focuses on the design and analysis of collective decision-making strategies for the best-of-n problem. After providing a formalization of the structure of the best-of-n problem supported by a comprehensive survey of the swarm robotics literature, it introduces the functioning of a collective decision-making strategy and identifies a set of mechanisms that are essential for a strategy to solve the best-of-n problem. The best-of-n problem is an abstraction that captures the frequent requirement of a robot swarm to choose one option from of a finite set when optimizing benefits and costs. The book leverages the identification of these mechanisms to develop a modular and model-driven methodology to design collective decision-making strategies and to analyze their performance at different level of abstractions. Lastly, the author provides a series of case studies in which the proposed methodology is used to design different strategies, using robot experiments to show how the designed strategies can be ported to different application scenarios.
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De la contraportada
This book focuses on the design and analysis of collective decision-making strategies for the best-of-n problem. After providing a formalization of the structure of the best-of-n problem supported by a comprehensive survey of the swarm robotics literature, it introduces the functioning of a collective decision-making strategy and identi?es a set of mechanisms that are essential for a strategy to solve the best-of-n problem. The best-of-n problem is an abstraction that captures the frequent requirement of a robot swarm to choose one option from of a ?nite set when optimizing bene?ts and costs. The book leverages the identi?cation of these mechanisms to develop a modular and model-driven methodology to design collective decision-making strategies and to analyze their performance at different level of abstractions. Lastly, the author provides a series of case studies in which the proposed methodology is used to design different strategies, using robot experiments to show how the designed strategies can be ported to different application scenarios.
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