Cells and Robots : Modeling and Control of Large-Size Agent Populations
Idioma: inglés
Editorial: Springer Spektrum, 2010
Serie: Libro 61 de 153 - Springer Tracts in Advanced Robotics
- Tapa blanda
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Cells and Robots is an outcome of the multidisciplinary research extending over Biology, Robotics and Hybrid Systems Theory. It is inspired by modeling reactive behavior of the immune system cell population, where each cell is considered as an independent agent. In our modeling approach, there is no difference if the cells are naturally or artificially created agents, such as robots. This appears even more evident when we introduce a case study concerning a large-size robotic population scenario. Under this scenario, we also formulate the optimal control of maximizing the probability of robotic presence in a given region and discuss the application of the Minimum Principle for partial differential equations to this problem. Simultaneous consideration of cell and robotic populations is of mutual benefit for Biology and Robotics, as well as for the general understanding of multi-agent system dynamics.The text of this monograph is based on the PhD thesis of the first author. The work was a runner-up for the fifth edition of the Georges Giralt Award for the best European PhD thesis in Robotics, annually awarded by the European Robotics Research Network (EURON).…
N° de ref. del artículo 9783642091155
- Título
- Cells and Robots : Modeling and Control of Large-Size Agent Populations
- Autor
- Pedro U. Lima
- Editorial
- Springer Spektrum
- Año de publicación
- 2010
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3642091156
- ISBN 13
- 9783642091155
- Peso del artículo
- 230 gramos
- Dimensiones
- 235x155x9 mm
- Serie
- Libro 61 de 153: Springer Tracts in Advanced Robotics
This monograph has arisen from the multidisciplinary research extending over biology, robotics and hybrid systems theory. It is inspired by modeling reactive behavior of the immune system cell population, where each cell is considered an independent agent. The authors formulate the optimal control of maximizing the probability of robotic presence in a given region and discuss the application of the Minimum Principle for partial differential equations to this problem.
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