Una aplicación de conjuntos difusos a la asignación óptima de tareas

Abstract

[eng] Uno de los principales retos al trabajar con sistemas multi-robot consiste en asignar, en cada instante de tiempo, la tarea a realizar mas adecuada para cada robot. En muchas situaciones reales, estas tareas tienen ligados unos plazos de tiempo límite, que se tienen que cumplir. Dada su probada efectividad a la hora de lidiar con el problema que nos concierne, en este artículo, nos inspiramos en los métodos de umbral de respuesta (“Response-Threshold Methods”), los cuales son un caso particular de los métodos de enjambre (“Swarm-like Methods”). Siguiendo esta metodología, los robots deciden cual es la tarea que deben realizar basándose en los estímulos procedentes tanto de la tarea que están llevando a cabo en ese momento, como de la tarea a la cual consideran desplazarse. De esta forma, planteamos una alternativa innovadora a las estrategias de asignación de tareas existentes actualmente en la literatura, que tiene la capacidad de manejar tareas con plazos de tiempo límite asociados. Mas concretamente, los estímulos percibidos por los robots son modelados mediante conjuntos difusos, de manera que el robot es capaz de determinar cual es la tarea más apropiada en cada momento a través de la célebre técnica de optimización difusa de Bellman y Zadeh. Con el objetivo de poder evaluar el nuevo enfoque matemático, hemos llevado a cabo un extenso numero de simulaciones. Así, hemos podido comprobar que la alternativa propuesta es capaz de modelar la evolución de un sistema de enjambre cuando existen tareas con plazos límite de ejecución.