diplomsko delo
Jaka Cikač (Avtor), Danijel Skočaj (Mentor)

Povzetek

Cilj algoritmov za preiskovanje prostora je odkriti čim več neodkritega prostora v čim krajšem času in čim bolj učinkovito. Da bi to dosegli, se poslužimo porazdeljenih algoritmov, ki jih uprabimo na večagentnih sistemih. V delu želimo odkriti, kateri izmed algoritmov lahko učinkovito preiščejo prostor v simulacijskem okolju Gridland. Ker okolje v originalni različici ni namenjeno preiskovanju prostora, je bilo okolje potrebno prilagoditi in omogočiti spremljanje zgodovine premikov ter akcij večagentnega sistema za kasnejšo analizo učinkovitosti algoritmov. Za referenčno oceno smo implementirali naključnega agenta, tega pa primerjali z algoritmom, ki zastopa skupino tako imenovanih "pseudo-naključnih" algoritmov in z algoritmom, ki temelji na optimizaciji roja delcev. Pokazali smo, da so pseudo-naključni algoritmi veliko boljši od naključnih, kljub njihovi enostavnosti. Algoritem RDPSO, ki temelji na optimizaciji roja delcev, pa se je izkazal za učinkovitega, čeprav ni najhitrejši.

Ključne besede

večagentni sistemi;optimizacija roja delcev;preiskovanje prostora;gridland;računalništvo;računalništvo in informatika;univerzitetni študij;diplomske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UL FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Založnik: [J. Cikač]
UDK: 004.89(043.2)
COBISS: 1536076739 Povezava se bo odprla v novem oknu
ISSN: 1536076739
Št. ogledov: 1603
Št. prenosov: 326
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Comparison of algorithms for distributed space exploration in a simulated environment
Sekundarni povzetek: Space exploration algorithms aim to discover as much unknown space as possible as efficiently as possible in the shortest possible time. To achieve this goal, we use distributed algorithms, implemented on multi-agent systems. In this work, we explore, which of the algorithms can efficiently explore space in a simulated environment Gridland. Since Gridland, in it's original release, was not meant for simulating space exploration, we had to make some modifications and enable movement history and action tracking for a multi-agent system with the purpose of algorithm efficiency analysis. A random agent was implemented for reference and compared with an algorithm, that represents a group of so called "pseudo-random" algorithms, and a particle swarm based algorithm. We show that pseudo-random algorithms are much better than random algorithms, despite their simplicity. Algorithm RDPSO, based on particle swarm optimisation, proved to be efficient, despite not being the fastest.
Sekundarne ključne besede: multi-agent systems;particle swarm optimisation;space exploration;gridland;computer science;computer and information science;diploma;
Vrsta datoteke: application/pdf
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Študijski program: 1000468
Komentar na gradivo: Univ. v Ljubljani, Fak. za računalništvo in informatiko
Strani: 79 str.
ID: 8739436