Impact of the variation of the number of agents in the cooperative learning of optimal paths using LRTA-star - Klein, Luan C.; Tacla, Cesar A.; Morveli-Espinoza, Mariela (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2021)
Algoritmos de aprendizado de caminhos ótimos estão presentes em diversos cenários. Diante disso, o LRTA* (learning real time A*) surge como uma opção que concilia planejamento e ação. O presente artigo estuda como a variação da quantidade de agentes impacta nas distâncias percorridas por eles para encontrar o caminho ótimo utilizando o LRTA* em ambientes estáticos. Através de experimentos, observou-se a existência de uma relação de que ao aumentar o número de agentes, a quantidade de movimentos totais e per capita tendem a curvas matemáticas, sendo elas uma linear e uma exponencial decrescente, respectivamente. Por meio dessa relação, é possível definir a melhor quantidade de agentes na busca do caminho ótimo em termos de desempenho.