Impact of the variation of the number of agents in the cooperative learning of optimal paths using LRTA-star

  • Luan C. Klein UTFPR
  • Cesar A. Tacla UTFPR
  • Mariela Morveli-Espinoza UTFPR

Resumo


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.

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Publicado
29/11/2021
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KLEIN, Luan C.; TACLA, Cesar A.; MORVELI-ESPINOZA, Mariela. Impact of the variation of the number of agents in the cooperative learning of optimal paths using LRTA-star. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL (ENIAC), 18. , 2021, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 71-82. DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2021.18242.