Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2108.02311v1

帮助 | 高级搜索

数学 > 优化与控制

arXiv:2108.02311v1 (math)
[提交于 2021年8月4日 ]

标题: 大规模对抗性蜂群作战的建模与控制

标题: Modeling and Control of Large-Scale Adversarial Swarm Engagements

Authors:Theodoros Tsatsanifos, Abram H. Clark, Claire Walton, Isaac Kaminer, Qi Gong
摘要: 我们理论和数值地研究了在明确对抗条件下大规模自主系统的最优控制问题,包括在模拟过程中代理的随机破坏。 大规模自主系统通常包含一个对抗组件,其中不同的代理或代理组彼此明确竞争。 这些系统的一个重要组成部分未包含在当前的理论或建模框架中,即代理随时间的随机破坏。 在这种情况下,建模和最优控制框架应考虑代理的损耗及其位置。 我们提出了三种数值建模方案,其中所有代理的生存概率根据模拟期间所有代理的相对位置随时间平滑且连续地减少。 特别是,我们将这些方案应用于代理防御高价值单元免受攻击群体攻击的情况。 我们表明,只要损耗和空间动力学相互耦合,这些模型可以成功用于建模这种情况。 我们的结果与整个类别的对抗自主情况相关,其中代理的位置和生存概率都非常重要。
摘要: We theoretically and numerically study the problem of optimal control of large-scale autonomous systems under explicitly adversarial conditions, including probabilistic destruction of agents during the simulation. Large-scale autonomous systems often include an adversarial component, where different agents or groups of agents explicitly compete with one another. An important component of these systems that is not included in current theory or modeling frameworks is random destruction of agents in time. In this case, the modeling and optimal control framework should consider the attrition of agents as well as their position. We propose and test three numerical modeling schemes, where survival probabilities of all agents are smoothly and continuously decreased in time, based on the relative positions of all agents during the simulation. In particular, we apply these schemes to the case of agents defending a high-value unit from an attacking swarm. We show that these models can be successfully used to model this situation, provided that attrition and spatial dynamics are coupled. Our results have relevance to an entire class of adversarial autonomy situations, where the positions of agents and their survival probabilities are both important.
主题: 优化与控制 (math.OC)
引用方式: arXiv:2108.02311 [math.OC]
  (或者 arXiv:2108.02311v1 [math.OC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2108.02311
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Abram Clark [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2021 年 8 月 4 日 23:10:08 UTC (431 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
查看许可
当前浏览上下文:
math.OC
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2021-08
切换浏览方式为:
math

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号