• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Статья
Model predictive path integral for decentralized multi-agent collision avoidance

Dergachev S., Yakovlev K.

PeerJ Computer Science. 2024. Vol. 10.

Глава в книге
Применение управления с прогнозирующими моделями и стохастической оптимизацией в задаче децентрализованного много-агентного избегания столкновений

Дергачев С. А., Яковлев К. С.

В кн.: Сборник трудов XIV Всероссийского совещания по проблемам управления ВСПУ-2024. Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2024. С. 1630-1634.

Статья сотрудников кафедры принята на конференцию AAMAS.

Работа доцента кафедры Яковлева К.С. "Increasing the Effectiveness of Multi-robot Prioritized Path Planning via Appropriate Scheduling and Introducing Safe-Start-Intervals", выполненная в со-авторстве с Андрейчуком А.А., принята (в качестве постерного доклада) на крупнейшую в мире конференцию по автономным агентам и много-агентным системам AAMAS-2018 (рейтинг A* по Core).

Статья сотрудников кафедры принята на конференцию AAMAS.

Конференция International Conference on Automated Agents and Multiagent Systems (AAMAS) - ежегодное мероприятие, собирающее ведущих мировых ученых в области интеллектуальных агентов и много-агентных систем. В 2018 году она состоится 10-15 июля в Стокгольме и будет являться частью Federated AI Meeting, наряду с такими конференциями как IJCAI/ECAI и ICML.

Работа Яковлева К.С. и Андрейчука А.А. посвящена вопросам повышения эффективности методов, опирающихся на приоритезированное планирование при решении навигационных задач в коалициях интеллектуальных агентов (беспилотных летательных аппаратов, мобильных роботов и др.).