BME VIK - Multiágensű rendszerek irányítása

3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Harmati István,

A tantárgy tanszéki weboldala edu.iit.bme.hu (regisztráció szükséges)

4. A tantárgy előadója Dr. habil. Harmati István, Irányítástechnika és Informatika Tanszék

5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít Matematika, Robotika, Szabályozástechnika

6. Előtanulmányi rend

Kötelező:

NEM ( TárgyEredmény( "BMEVIIIM212" , "jegy" , _ ) >= 2
VAGY
TárgyEredmény("BMEVIIIM212", "FELVETEL", AktualisFelev()) > 0
VAGY
TárgyEredmény( "BMEVIIIMA22", "jegy" , _ ) >= 2
VAGY
TárgyEredmény("BMEVIIIMA22", "FELVETEL", AktualisFelev()) > 0)

A fenti forma a Neptun sajátja, ezen technikai okokból nem változtattunk.

A kötelező előtanulmányi rend az adott szak honlapján és képzési programjában található.

Ajánlott:
-

7. A tantárgy célkitűzése A tantárgy összefoglalja a korszerű kooperáló multiágensű rendszereken alapuló robotrendszerek jellemzőit, tárgyalja a konfliktussal terhelt környezetben a megvalósítandó cél által generált irányításelméleti problémákat és az optimális viselkedés megvalósításához szükséges döntéshozatal elméleti alapjait. A tantárgy ezen kívül bemutatja az ágensek hatékonyságát növelő csapatszervezés és formációban történő irányításának néhány korszerű megközelítését, valamint az ilyen rendszerek tervezésénél alkalmazható informatikai módszereket. A tantárgyat sikeresen abszolváló hallgatók közre tudnak működni multiágens robotrendszerek és mobilis robotok számítógépes irányító és navigációs rendszereinek tervezésében, a működéshez szükséges algoritmusok kifejlesztésében és megvalósításában.

8. A tantárgy részletes tematikája

1. hét: Multiágensű rendszerek definíciója, dekomponált irányítási architektúrája. A kapcsolódó multikritériumú feladatokkal való kapcsolat. Lehetséges megközelítési módszerek a feladat megoldására.

2. hét: Játékelmélet alapjai. Véges, végtelen, nulla összegű, nem nulla összegű, statikus, dinamikus játékok definíciója, felépítése. Az egyensúlyi pont és az egyensúlyi stratégiák számítása tiszta stratégiákban normál alakban adott játék esetén. Alkalmazás multiágensű robotrendszerre.

3. hét: Normál alakban adott véges nulla összegű játék egyensúlyi stratégiái kevert stratégiákban. A játék reprezentációja normál és extenzív alakban. A biztonsági stratégiák és Nash stratégiák közötti összefüggések. A lineáris programozással vett kapcsolat.

4. hét: Extenzív alakban adott multiágensű robotrendszer által generált véges nem nulla összegű játék egyensúlyi stratégiáinak számítása tiszta, kevert és viselkedési stratégiákban.

5. hét: A létraszerűen egymásba ágyazott és alárendelt nem nulla összegű játék fogalma, alkalmazása robotikai feladatokra.

6. hét: A hierarchikus egyensúly számítása multiágensű rendszerekben. A Stackelberg egyensúly számítása nem nulla összegű játékokban.

7. hét: Multiágensű robotrendszerek által generált végtelen nemnulla összegű statikus játékok kezelése. Az optimális reakciós görbék meghatározása. Stabil és robusztus egyensúly fogalma. A konkurens, nem konkurens és patthelyzetet generáló szituációk.

8. hét: Multiágensű robotrendszer mozgástervezése játékelméleti eszközökkel - Párhuzamos küldetések megoldása közös munkatérben: Definíciók, minimális tört stratégiák, pályatervezés fix útvonalak mentén.

9: hét: Multiágensű robotrendszer mozgástervezése játékelméleti eszközökkel - Párhuzamos küldetések megoldása közös munkatérben: Pályatervezés független térképek alapján, korlátozás nélküli pályatervezés.

10. hét: Az optimális irányításelmélet, mint egyszemélyes játék. A loop modell végtelen játékok leírására. A gyakorlatban használt információs struktúrák ismertetése. Az optimalitás elve. A Hamilton-Jacobi-Bellman egyenlet diszkrét és folytonos időben, illetve a zárt köri egyensúlyi stratégiákkal vett kapcsolata.

11. hét: A Pontryagin féle minimum elv illetve nyílt köri egyensúlyi stratégiákkal vett kapcsolata. Gyengén és erősen időkonzisztens megoldások. Alkalmazások. A Pontryagin féle minimum elv és a Hamilton-Jacobi-Bellman egyenlet alkalmazása multiágensú rendszerekben, folytonos környezetben. Az optimális irányításelmélet eredményeinek kiterjesztése.

12. hét: Ütközéselkerülési stratégiák, forgalomoptimalizálás. Intelligens földi/vízi/légi járművek forgalomirányítása, ütközéselkerülési stratégiák, erőforrás optimalizálás. Randevú problémák definíciója, lehetséges megoldási módszerei. Pályatervezési algoritmusok a randevúk meghatározásához.

13. hét: Formáció irányítási módszerek. Mobilis robotok, földi, vízi és légi járművek formációba rendezése. Területbiztosítási, területfoglalási, feltérképezési stratégiák robotcsapattal.

14. hét: Egy-egy és egy-több, több-több ágensből álló csapatok közötti menekülő-üldöző játékok. A játékelmélet és mesterséges intelligencia módszerek alkalmazhatósága. Megerősítéses tanulás a multiágensű rendszerek irányításában. Isaac-egyenlet, célpontkijelölő és optimális erőforrás megosztó algoritmusok, robotfoci stratégiák: Multiágensű rendszerek tanulása, heurisztikus módszerek.

9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium) A tárgy előadásból és az előadás anyagát illusztráló gyakorlatokból áll.

10. Követelmények Egy zárthelyi a szorgalmi időszakban. Az aláírás feltétele legalább elégséges zárthelyi osztályzat. Eredménye 20% arányban beszámít a vizsgajegybe.

11. Pótlási lehetőségek A zárthelyi a szorgalmi időszakban pótolható.

12. Konzultációs lehetőségek Zárthelyi előtti héten hallgatói igény szerint.

13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

[1] Elektronikus anyagok a tanszék oktatási portálján (regisztráció szükséges )

edu.iit.bme.hu

[2] T. Basar, G. J. Olsder Dynamic noncooperative game theory, Academic Press, Second edition, 1995

14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka

Kontakt óra	42
Félévközi készülés órákra	28
Felkészülés zárthelyire	18
Házi feladat elkészítése
Kijelölt írásos tananyag elsajátítása
Vizsgafelkészülés	32
Összesen	120

15. A tantárgy tematikáját kidolgozta Dr. habil. Harmati István, egyetemi docens