Vers Une Nouvelle Planification De La Trajectoire Pour Les Systèmes Multi-agent
Résumé: Un système multi-agent est un ensemble d’entités capables d’interagir afin d’effectuer une tâche complexe. Les Systèmes Multi-Agents (SMA) doivent souvent poursuivre un but commun et pour y parvenir ils doivent former des coalitions efficaces. Dans ce travail, nous proposerons un algorithme de la planification de la trajectoire d’un système multi-agent. Cet algorithme est basé sur la collaboration hiérarchique des agents assignés à la même tache lors de leurs déplacements dans l’environnement. Pour cela, nous nous baseront sur l’apprentissage par renforcement ainsi que le Processus Décisionnel de Markov, En addition. Cet algorithme sera comparé avec une approche basée sur le Q-learning concernant le traitement du problème Multi-Pursuer Multi-Evader. nous divisons notre travail en trois chapitres le premier chapitre concerne les systèmes multi-agents le deuxième chapitre traite du problème de poursuite-évasion et de notre algorithme proposé ,quant au troisième chapitre, nous parlons de la comparaison entre notre approche hybrid path planning et la première approche leader follower, en analysant les résultats et en choisissant la meilleure approche.
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