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Probabilistic modeling of swarming systems

Nikolaus Correll*, Heiko Hamann

*Korrespondierende/r Autor/-in für diese Arbeit

Abstract

This chapter provides on overview on probabilistic modeling of swarming systems. We first showhow population dynamics models can be derived from the master equation in physics. We then present models with increasing complexity and with varying degrees of spatial dynamics. We will first introduce a model for collaboration and show how macroscopic models can be used to deriveoptimal policies for the individual robot analytically. We then introduce two models for collective decisions; first modeling spatiality implicitly by tracking the number of robots at specific sites and then explicitly using a Fokker-Planck equation. The chapter is concluded withopen challenges in combining non-spatial with spatial probabilistic modeling techniques.

OriginalspracheEnglisch
TitelSpringer Handbook of Computational Intelligence
Seitenumfang10
Herausgeber (Verlag)Springer Berlin Heidelberg
Erscheinungsdatum01.01.2015
Seiten1423-1432
ISBN (Print)9783662435045
ISBN (elektronisch)9783662435052
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 01.01.2015

UN SDGs

Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung

  1. SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
    SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Probabilistic modeling of swarming systems“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

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