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한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.8 No.3
발행연도
2008.9
수록면
220 - 224 (5page)

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This paper presents the polygon-based Q-leaning and Parallel SVM algorithm for object search with multiple robots. We organized an experimental environment with one hundred mobile robots, two hundred obstacles, and ten objects. Then we sent the robots to a hallway, where some obstacles were lying about, to search for a hidden object. In experiment, we used four different control methods: a random search, a fusion model with Distance-based action making (DBAM) and Area-based action making (ABAM) process to determine the next action of the robots, and hexagon-based Q-learning, and dodecagon-based Q-learning and parallel SVM algorithm to enhance the fusion model with Distance-based action making (DBAM) and Area-based action making (ABAM) process. In this paper, the result show that dodecagon-based Q-learning and parallel SVM algorithm is better than the other algorithm to tracking for object.
#DBAM #ABAM #Parallel SVM #Polygon #Q-learning

목차

Abstract
1. Introduction
2. Action Making Process
3. Polygon-Based Q-Learning and SVM
4. Experiment Results
5. Conclusion and Future Works
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Parker, L , 1992 , Adaptive Action Selection for Cooperative Agent Teams , Proc. Of 2nd Int. Conference on Simulation of Adaptive Behavior : 442 ~ 450 google schola Ogasawara. G , 1992 , Multiple Movers Using Distributed,Decision-Theoretic Control , Proc. of Japan-USA Symposium on Flexible Automation : 623 ~ 630 google schola Ballard. D , 1997 , An Introduction to Natural Computation , The MIT Press Cambridge google schola Jang. J , 1997 , Neuro-Fuzzy and Soft Computing , Prentice-Hall New Jersey google schola W. Ashley , 2003 , Value-based observation with robot teams using probabilistic techniques , Proceeding of International conference on Advanced Robotics google schola

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