Séance de cours

Systèmes intelligents distribués: Division du travail et de la coordination multi-robots

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Dans cours

ENG-466: Distributed intelligent systems

The goal of this course is to provide methods and tools for modeling distributed intelligent systems as well as designing and optimizing coordination strategies. The course is a well-balanced mixture of theory and practical activities. ...

Description

Cette séance de cours de l'instructeur couvre le concept de division du travail dans les systèmes naturels, en mettant l'accent sur les insectes sociaux. Il explique le contrôle de la répartition des tâches et les différentes castes concernées. La séance de cours se penche sur les changements comportementaux dans les abeilles ouvrières à mesure qu'elles vieillissent, la flexibilité des rôles sociaux et la mise en œuvre de la flexibilité au niveau individuel. Il examine également les algorithmes fondés sur le seuil et le marché appliqués à la coordination multirobots, avec des exemples et des comparaisons. La séance de cours se termine par une discussion sur le contrôle de la division du travail à l'aide de modèles de seuil variable et les défis de l'incertitude et de la complexité du calcul dans la coordination basée sur le marché.

Enseignant·e

Alcherio Martinoli

I received my Diploma in Electrical Engineering from the Swiss Federal Institute of Technology in Zurich (ETHZ), and a Ph.D. in Computer Science from the Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne (EPFL). I am currently an Associate Professor at the School of Architecture, Civil, and Environmental Engineering and the head of the Distributed Intelligent Systems and Algorithms Laboratory. Before joining EPFL I carried out research activities at the Institute of Biomedical Engineering of the ETHZ, at the Institute of Industrial Automation of the Spanish Research Council in Madrid, Spain, and at the California Institute of Technology, Pasadena, U.S.A. Additional information can be found on my full CV.

Source officielle

Concepts associés (31)

Worker bee

A worker bee is any female (eusocial) bee that lacks the full reproductive capacity of the colony's queen bee; under most circumstances, this is correlated to an increase in certain non-reproductive activities relative to a queen. While worker bees occur in all eusocial bee species, the term is rarely used (outside of scientific literature) for any bees other than honey bees. Honey bee workers gather pollen into the pollen baskets on their back legs and carry it back to the hive where it is used as food for the developing brood.

Apis (insecte)

(mot latin signifiant apis « abeille ») est un genre qui regroupe sept à neuf espèces d'insectes sociaux de la famille des Apidés (Apidae) et de la sous-famille des Apinae. C'est le seul genre de la tribu des Apini. Ces espèces produisent du miel en quantité notable ; ce genre regroupe donc les espèces qui sont principalement exploitées pour l'apiculture. Les membres de ce genre sont communément désignés par le terme abeilles, quoique ce terme puisse désigner aussi les taxons supérieurs Apoidea, Apidae et Apinae.

Computational complexity

In computer science, the computational complexity or simply complexity of an algorithm is the amount of resources required to run it. Particular focus is given to computation time (generally measured by the number of needed elementary operations) and memory storage requirements. The complexity of a problem is the complexity of the best algorithms that allow solving the problem. The study of the complexity of explicitly given algorithms is called analysis of algorithms, while the study of the complexity of problems is called computational complexity theory.

Théorie de la complexité (informatique théorique)

vignette|Quelques classes de complexité étudiées dans le domaine de la théorie de la complexité. Par exemple, P est la classe des problèmes décidés en temps polynomial par une machine de Turing déterministe. La théorie de la complexité est le domaine des mathématiques, et plus précisément de l'informatique théorique, qui étudie formellement le temps de calcul, l'espace mémoire (et plus marginalement la taille d'un circuit, le nombre de processeurs, l'énergie consommée ...) requis par un algorithme pour résoudre un problème algorithmique.

Eusocialité

L'eusocialité est un mode d'organisation sociale chez certains animaux suivant lequel un même groupe d'individus vivant ensemble est divisé en castes d'individus fertiles et non fertiles. Les individus fertiles sont chargés de la reproduction tandis que les autres s'occupent de les nourrir et de les protéger, accordant ainsi aux petits, plus nombreux, une plus grande chance de survie. À long terme, le fait que tout individu du groupe travaille pour la colonie et non pour lui-même engendre un superorganisme, par exemple, une fourmilière.

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Séances de cours associées (64)

Solvants de flux de puissance optimaux : Progrès de la prochaine génération

Explore les progrès dans les résolveurs de flux de puissance optimaux, en mettant l'accent sur l'optimisation multipériodes et les contraintes de sécurité.

Apprendre des modèles probabilistes

Défis posés par l'apprentissage des modèles probabilistes, couvrant la complexité des calculs, la reconstruction des données et les lacunes statistiques.

Contrôle conforme pour les robots : Impédance et rigidité variable

Explore le contrôle conforme pour les robots par impédance et rigidité variable, permettant des interactions sûres et adaptatives avec l'environnement.

Complexité des algorithmes

Explore la complexité des algorithmes, analyse l'efficacité et les pires scénarios des algorithmes de tri.

Résoudre les jeux de parité dans la pratique

Explore les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.

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