In swarm robotics, a set of robots has to perform a given task with specified internal capabilities (model) and under a given adversarial scheduler. Relation between a model $M_1$ under scheduler $S_1$, and that of a model $M_2$ under scheduler $S_2$ can be of four different types: not less powerful, more powerful, equivalent and orthogonal. In literature there are four main models of robots with lights: $\mathcal{LUMI}$, where robots have the power of observing the lights of all the robots, $\mathcal{FSTA}$ , where each robot can see only its own light, $\mathcal{FCOM}$, where each robot can observe the light of all other robots except its own and $\mathcal{OBLOT}$, where the robots do not have any light. In this paper, we investigate the computational power of $\mathcal{FSTA}$ and $\mathcal{FCOM}$ model under asynchronous scheduler by comparing it with other model and scheduler combinations. Our main focus is to understand and compare the power of persistent memory and explicit communication in robots under asynchronous scheduler.


翻译:在群温机器人中,一组机器人必须执行特定任务,具有特定的内部能力(模型)和特定对抗制表仪仪。在S_1美元下,模型$1美元与模型$2美元之间,可以分为四种不同类型:权力不小、权力强、权利强、等价和正方形。在文献中,有四大光机模型:$\mathcal{LUMI}$,机器人有权观察所有机器人的灯光;$\mathcal{FSTA}$,每个机器人只能看到自己的灯光;$mathcal{FSTA}$,每个机器人只能看到自己的灯光;$mathcal{FCOM}$,每个机器人可以观察所有其他机器人的灯光,但自己的和$mathcal{ObLOT}美元除外。在文献中,有四大灯光机器人没有光的机器人。在本文中,我们调查$\mathcal{FSAT}$和$mathcal=cal{FCOM}模型下的计算能力,每个机器人只能看到自己的灯光光, $machnchon call slallslack slummalls

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
专知会员服务
21+阅读 · 2021年5月27日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2019年9月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【新手福利】初识 外泌体 七
外泌体之家
13+阅读 · 2018年10月12日
【新手福利】初识外泌体(六)
外泌体之家
19+阅读 · 2018年7月6日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月15日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月14日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月1日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
21+阅读 · 2021年5月27日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
已删除
将门创投
6+阅读 · 2019年9月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【新手福利】初识 外泌体 七
外泌体之家
13+阅读 · 2018年10月12日
【新手福利】初识外泌体(六)
外泌体之家
19+阅读 · 2018年7月6日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员