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机器人在会合点上的聚集:可行性和最优分辨率算法。 (英语) Zbl 1425.68413号

小结:本文考虑了在平面内移动的不经意和异步机器人聚集问题的变体。当(n>2)个机器人可以自由地聚集在飞机上的任何地方时,问题在[M.Cieliebak先生等,SIAM J.计算。41,第4期,829–879(2012年;兹比尔1286.68484)]. 我们提出了一种新的自然且具有挑战性的模型,该模型要求机器人仅在平面上的某些预定点聚集,称为会议地点机器人以标准的“看-算-动”循环运行。在一个循环中,机器人根据自己的坐标系感知机器人位置和会合点(Look)的当前配置,决定是否向某个方向移动(Compute),如果是正向,则移动(move)。为每个机器人异步执行循环。机器人是匿名的,执行相同的分布式确定性算法。在新提出的模型中,我们充分描述了何时可以完成采集。我们设计了一种算法,用于解决所有带有(n>0)机器人但被识别为不可移动机器人的配置的问题。然后,我们考虑了优化算法的经典概念,并将其扩展到基于机器人的计算系统的上下文中。有了这个新概念,我们重新考虑了会议点问题,但涉及两个目标函数。特别是,我们首先通过最小化所有机器人执行的总行走距离来解决聚集问题,然后我们解决单个机器人执行的最大行走距离最小化问题。对于前一个目标函数,我们通过提供分布式算法和正确性证明,充分刻画了何时可以实现最佳聚集。对于后一个目标函数,我们设计了另一个收集算法,确保几乎所有可能情况下的最佳收集,并讨论了对其余情况的一些见解。

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