I. Tổng Quan Về Bài Toán Patrouille Đa Tác Nhân 50 60 Ký Tự
Bài toán patrouille đa tác nhân tập trung vào việc triển khai một nhóm tác nhân (agents) để tuần tra một khu vực, đảm bảo các khu vực quan trọng được ghé thăm thường xuyên. Vấn đề này xuất hiện trong nhiều lĩnh vực, từ trò chơi điện tử, nơi các nhân vật ảo tuần tra một khu vực, đến các ứng dụng internet và triển khai robot để giám sát an ninh. Mặc dù có tính ứng dụng cao, patrouille đa tác nhân chỉ mới được nghiên cứu gần đây. Nghiên cứu của Ramalho và cộng sự đã đưa ra các khái niệm ban đầu và đánh giá các kiến trúc tác nhân khác nhau. Nghiên cứu này khai thác trí tuệ bầy đàn để giải quyết bài toán patrouille và thăm dò, tập trung vào các tác nhân phản ứng có khả năng tuần tra và khám phá môi trường chưa biết. Một mục tiêu khác là tích hợp các hạn chế về năng lượng, cho phép các tác nhân phối hợp hoạt động tuần tra và sạc năng lượng.
1.1. Định Nghĩa và Ứng Dụng của Patrouille Đa Tác Nhân
Theo Petit Larousse, patrouille là nhiệm vụ do một đội quân sự hoặc cảnh sát thực hiện để thu thập thông tin, giám sát hoặc liên lạc. Oxford định nghĩa patrolling là hành động đi bộ hoặc di chuyển quanh một khu vực theo khoảng thời gian đều đặn để bảo vệ hoặc giám sát. Bài toán patrouille đa tác nhân liên quan đến việc triển khai một nhóm tác nhân để thăm các địa điểm chiến lược trong một khu vực thường xuyên. Ứng dụng của nó bao gồm các trò chơi điện tử, ứng dụng internet và triển khai robot cho các nhiệm vụ giám sát. Trong bối cảnh này, các tiếp cận tập hợp có thể mang lại hiệu quả cao do khả năng tự tổ chức và liên lạc gián tiếp giữa các tác nhân thông qua việc đánh dấu môi trường.
1.2. Các Tiêu Chí Đánh Giá Hiệu Quả Patrouille
Việc patrouille hiệu quả trong một môi trường, đặc biệt là môi trường động, đòi hỏi phải giảm thiểu thời gian giữa các lần ghé thăm cùng một địa điểm. Hầu hết các nghiên cứu về chiến lược patrouille đều cho rằng môi trường đã biết, hai chiều và có thể được biểu diễn dưới dạng đồ thị G(V,E), trong đó V là tập hợp các nút cần ghé thăm và E là tập hợp các cạnh xác định các đường đi hợp lệ giữa các nút. Một số tiêu chí được sử dụng để đánh giá chất lượng của một chiến lược patrouille. Các tiêu chí thường dựa trên tính toán oisiveté (thời gian không hoạt động) của các nút, có thể được tính toán ở cấp độ nút hoặc cấp độ đồ thị. Nghiên cứu sử dụng các tiêu chí như Instantaneous Node Idleness (INI), Instantaneous Graph Idleness (IGI), Average Graph Idleness (AvgI) và Instantaneous Worst Idleness (IWI) để đánh giá hiệu suất. Theo [8], những tiêu chí này được sử dụng rộng rãi.
II. Thách Thức Trong Patrouille Đa Tác Nhân và Giải Pháp 50 60 Ký Tự
Một trong những thách thức lớn nhất trong patrouille đa tác nhân là việc làm sao để các tác nhân phối hợp với nhau một cách hiệu quả trong môi trường phức tạp. Vấn đề này càng trở nên khó khăn hơn khi môi trường không được biết trước, đòi hỏi các tác nhân phải đồng thời khám phá và tuần tra. Các giải pháp truyền thống, như các thuật toán tìm đường dựa trên đồ thị, thường yêu cầu thông tin đầy đủ về môi trường và có thể không thích ứng tốt với những thay đổi. Tiếp cận tập hợp, như trí tuệ bầy đàn, cung cấp một giải pháp thay thế bằng cách cho phép các tác nhân tương tác với nhau và với môi trường một cách cục bộ, dẫn đến các hành vi toàn cục tự tổ chức và mạnh mẽ.
2.1. Môi Trường Tuần Tra Đa Dạng Đã Biết vs. Chưa Biết
Môi trường là một yếu tố quan trọng trong bài toán patrouille. Môi trường có thể là "rời rạc", bao gồm một tập hợp các nút cần ghé thăm được biểu diễn dưới dạng đồ thị, hoặc "liên tục", đại diện cho một khu vực cần bao phủ. Kiến thức trước về môi trường cũng rất quan trọng. Trong môi trường đã biết, các tác nhân có kiến thức trước về môi trường. Trong môi trường chưa biết, các tác nhân phải đồng thời khám phá và tuần tra. Nghiên cứu này tập trung vào vấn đề patrouille trong môi trường chưa biết, nơi không thể có được đồ thị biểu diễn môi trường. Không gian được khám phá bởi các tác nhân được biểu diễn dưới dạng một ma trận các ô, mỗi ô có thể là tự do, bị chiếm bởi một tác nhân hoặc không thể truy cập.
2.2. Các Hạn Chế Của Phương Pháp Tiếp Cận Truyền Thống
Các phương pháp tiếp cận patrouille trước đây đã được giải quyết bằng các phương pháp tập trung, heuristic hoặc phân tán, nhưng luôn trong bối cảnh biểu diễn môi trường dưới dạng đồ thị (một nút là một vị trí được xác định trước cần ghé thăm, một cạnh là một đường dẫn kết nối hai nút) và do đó, nhất thiết phải có kiến thức trước về môi trường. Có nhiều công trình dựa trên các thuật toán đi qua đồ thị, thường bắt nguồn từ bài toán người bán hàng lưu động. Một giải pháp dựa trên nguyên tắc tối ưu hóa bằng đàn kiến (ACO) nhưng vẫn yêu cầu kiến thức trước về môi trường dưới dạng đồ thị. Tương tự đối với các kỹ thuật dựa trên học máy, dựa trên việc tìm kiếm một lộ trình đa tác nhân tối ưu được tính toán offline. Một hạn chế khác của các giải pháp này là sự bùng nổ tổ hợp khi kích thước của đồ thị trở nên lớn hoặc số lượng tác nhân được triển khai tăng lên. Nhiều ứng dụng thực tế ngày nay đặt ra vấn đề patrouille trên các không gian rộng lớn, đã biết hoặc chưa biết, với một số lượng lớn tác nhân.
III. Giải Pháp Tiếp Cận Tập Hợp Trí Tuệ Bầy Đàn 50 60 Ký Tự
Trí tuệ bầy đàn (Swarm Intelligence - SI) là đặc tính của một hệ thống mà hành vi tập thể của các tác nhân (không phức tạp) tương tác cục bộ với môi trường của chúng gây ra các mẫu toàn cục chức năng mạch lạc xuất hiện. SI lấy cảm hứng từ các xã hội động vật như đàn kiến hoặc đàn cá đã dẫn đến việc tạo ra một mô hình tính toán và hành vi mới. Lĩnh vực này lấy cảm hứng từ việc nghiên cứu các loài côn trùng xã hội như kiến hoặc mối và dựa trên sự tự tổ chức và sự xuất hiện của hành vi trái ngược với các hệ thống sinh học riêng lẻ (chẳng hạn như Thuật toán di truyền). Các vấn đề hàng ngày được giải quyết bởi một thuộc địa rất nhiều và rất đa dạng: tìm kiếm thức ăn, phân bổ nhiệm vụ giữa các cá nhân, v.v. Các nghiên cứu cho thấy hành vi tập thể của côn trùng xã hội là tự tổ chức. Cấu trúc nổi lên ở cấp độ toàn cầu từ các tương tác đơn giản giữa côn trùng.
3.1. Tổng Quan Về Trí Tuệ Bầy Đàn và Ứng Dụng
Các nghiên cứu được thực hiện bởi các nhà đạo đức học đã chỉ ra rằng một số hành vi tập thể của côn trùng xã hội được tự tổ chức. Các cấu trúc nổi lên ở cấp độ toàn cầu từ các tương tác đơn giản giữa côn trùng, chẳng hạn như một con kiến theo dấu vết pheromone do một con kiến khác để lại. Những tương tác này giúp giải quyết các vấn đề phức tạp một cách tập thể, chẳng hạn như tìm đường đi ngắn nhất. Ngày nay, việc chuyển đổi các mô hình hành vi tập thể của côn trùng xã hội thành các mô hình máy tính đã đưa ra các giải pháp cho các vấn đề phức tạp, đặc biệt là các vấn đề tối ưu hóa đường dẫn, lập lịch trình hoặc bài toán người bán hàng lưu động. Cách tiếp cận này có thể giải quyết vấn đề theo những cách sau: Linh hoạt: khả năng thích ứng với những thay đổi đột ngột trong môi trường. Mạnh mẽ: Hệ thống có thể chấp nhận việc bổ sung hoặc loại bỏ động các tác nhân cũng như các lỗi có thể xảy ra trong việc hoàn thành nhiệm vụ của chúng. Hệ thống có thể tự tổ chức lại để thích ứng với sự thay đổi này. Phi tập trung: không có bộ điều khiển trung tâm nào trong hệ thống.
3.2. Stigmergy và Pheromone Số trong Hệ Thống Đa Tác Nhân
Stigmergy là một khái niệm được giới thiệu vào năm 1959 bởi nhà sinh vật học Pierre-Paul Grassé, người đã quan sát việc xây dựng tổ ở loài mối. Đây là một phương pháp giao tiếp gián tiếp giữa các loài côn trùng xã hội (mối, kiến, ...) trong một môi trường mới nổi tự tổ chức, nơi các cá thể giao tiếp với nhau bằng cách sửa đổi môi trường của chúng. Pheromone số là stigmergy nhân tạo được sử dụng bởi các tác nhân phản ứng trong các hệ thống đa tác nhân mô hình hóa xã hội côn trùng. Loại giao tiếp gián tiếp này đặc biệt phù hợp để xử lý các tác vụ trong môi trường ban đầu chưa biết.
IV. Mô Hình EVAP Tuần Tra Dựa Trên Sự Bay Hơi Pheromone 50 60 Ký Tự
Mô hình EVAP đề xuất cho bài toán patrouille trong môi trường chưa biết dựa trên việc gửi một pheromone. Tính đặc biệt của mô hình này là khai thác duy nhất quá trình bay hơi. Ý tưởng là đánh dấu các ô được truy cập bằng một lượng pheromone tối đa q và khai thác lượng còn lại như một chỉ số về thời gian đã trôi qua kể từ lần truy cập cuối cùng (đại diện cho sự nhàn rỗi). Do đó, chúng ta định nghĩa hành vi của một tác nhân bằng cách giảm độ dốc của pheromone này, tức là một hành vi dẫn dắt tác nhân di chuyển về phía các ô chứa ít pheromone nhất.
4.1. Cơ Chế Bay Hơi Pheromone và Gradient trong EVAP
Biểu thức của quá trình bay hơi bằng một chuỗi hình học (với q là lượng pheromone trong một ô tại bước thời gian n): q = q * coefEvap. Thật vậy, q là đơn điệu và giảm đối với bất kỳ giá trị nào của coefEvap trên (0,1), do đó mô hình này không phụ thuộc vào sự lựa chọn của coefEvap. Do đó, quá trình bay hơi này cho phép tạo ra một gradient định hướng theo thời gian truy cập của các ô. Hành vi giảm độ dốc cho phép các tác nhân khám phá các khu vực được truy cập sớm nhất (hoặc chưa bao giờ được truy cập). Nhận thức của mỗi tác nhân bị giới hạn ở bốn ô lân cận vị trí hiện tại của nó (được ký hiệu là CellVoisines trong các thuật toán), mà nó có thể đọc được lượng pheromone hiện tại. Nó di chuyển đến ô chứa giá trị tối thiểu trong số bốn ô. Một yếu tố quan trọng trong mô hình, một tác nhân chọn ngẫu nhiên giữa một số ô lân cận khi chúng chứa cùng một lượng pheromone tối thiểu. Tuy nhiên, để tránh các quỹ đạo quá thất thường (có thể gây ra vấn đề trong bối cảnh ứng dụng robot), chúng tôi cung cấp cho tác nhân khả năng duy trì hướng của nó với xác suất p khi trường hợp này xảy ra.
4.2. Thuật Toán EVAP Hành Vi Tác Nhân và Môi Trường
Thuật toán tác nhân EVAP: m = min(QPhero(CellVoisines)). Với mỗi ô c của CellVoisines, nếu QPhero(c) = m, thì ListeVois = ListeVois + c. nextCell = ô mà chúng ta sẽ đi tới bằng cách giữ hướng. Nếu nextCell thuộc listeVois và random(1) < p thì đi tới (nextCell), ngược lại đi tới(aléa(listeVois)). Gửi pheromone(q). Thuật toán môi trường EVAP: Với mỗi ô c của môi trường, nếu QPhero(c) > 0 thì CalculEvapPhero(c).
V. Mô Hình CLInG Lan Truyền Thông Tin và Oisiveté 50 60 Ký Tự
Sempé đã đề xuất một thuật toán patrouille đa tác nhân đưa ra giả thuyết rằng các tác nhân có tính phản ứng (như trong EVAP) và môi trường tính toán hai thông tin: sự nhàn rỗi của mỗi ô, sự lan truyền của độ nhàn rỗi tối đa. Tại mỗi bước thời gian, môi trường tính toán sự nhàn rỗi của mỗi ô có thể truy cập bằng cách tăng giá trị của nó lên một đơn vị. Sự nhàn rỗi của một ô được đặt lại về không khi một tác nhân truy cập nó. Tính độc đáo của thuật toán CLInG (Lựa chọn cục bộ dựa trên Thông tin toàn cầu) là giới thiệu thông tin thứ hai trong môi trường bằng cách lan truyền độ nhàn rỗi tối đa. Sự lan truyền giữa các ô này tạo ra một gradient thứ hai hướng dẫn các tác nhân đến các ô quan tâm (các ô được truy cập sớm nhất).
5.1. Cơ Chế Lan Truyền Oisiveté và Gradient trong CLInG
Một cách chính thức hơn, một ô i sẽ mang một oisiveté lan truyền OP ngoài oisiveté cá nhân O của nó. Độ dốc được hình thành bởi oisiveté lan truyền là phổ biến cho toàn bộ tập thể. Oisiveté lan truyền của một ô phụ thuộc vào oisiveté lan truyền của các ô lân cận của nó. Việc lan truyền này giữa các ô tạo ra một gradient thứ hai hướng dẫn các tác nhân đến các ô có độ nhàn rỗi cao nhất. Các tác nhân di chuyển theo hướng giảm của gradient này, đảm bảo rằng các khu vực ít được truy cập nhất được khám phá.
5.2. Phân Tích So Sánh EVAP và CLInG về Hiệu Năng
Phần sau của nghiên cứu so sánh hiệu suất của các mô hình EVAP và CLInG thông qua mô phỏng và phân tích. So sánh này xem xét các yếu tố như tốc độ khám phá, hiệu quả patrouille và khả năng thích ứng với các môi trường khác nhau. Ưu điểm và nhược điểm của từng phương pháp được thảo luận, cung cấp thông tin chi tiết về ứng dụng phù hợp nhất cho từng mô hình. Các kết quả của so sánh này cung cấp thông tin có giá trị để lựa chọn phương pháp patrouille đa tác nhân phù hợp cho một ứng dụng cụ thể.
