Search

U završnom radu obrađivala se primjena binarnog konsenzusa po povjerenju na multi agentski sustav aMussels. Promatrao se utjecaj različitih parametara na brzinu postizanja konvergencije povjerenje te na samu vrijednost povjerenje. Radila se diskretizacija povjerenje te provjera postiže li se brže konvergencija povjerenja ukoliko je isto kvantizirano. zaključak je bio da se ne postiže, no kvantizacijom je moguće uštedjeti prijenos informacija pri komunikaciji. Također, proučavale su se mogućnosti detekcije uljeza u multi agentskom sustavu, gdje je uljez agent koji namjerno radi protiv zajedničkog cilja grupe. In the thesis we observe the application of binary consensus by trust on multiple agent system aMussels. We consider the effect of various parameters on the speed of achieving convergence of trust as well as its value. We did discretization of trust and verify whether the convergence of trust was faster if it is quantified. The conclusion was that the convergence was not faster, but using quantization it is possible to save the transmission of information during communication between agents or between agent and the surface. Also, we studied the possibility of detection of intruders in multiple agent systems, where an intruder means that they are deliberately working against the common goal.

U ovom radu razmatra se problem uspostave povjerenja u multi-agentskim sustavima na temelju binarnog konsenzusa. Sustav od n agenata je na početku decentraliziran i svaki agent ima svoj vektor povjerenja prema ostalim agentima u sustavu. Tijekom simulacije agenti razmjenjuju informacije međusobnom komunikacijom i izravnim promatranjem svojih susjeda, te na temelju dobivenih informacija obnavljaju svoje vektore povjerenja. Kada se uspostavi konsenzus, odnosno kada vektori povjerenja svih agenata postanu jednaki, agent s najvećom vrijednosti povjerenja postaje vođa sustava. Primjenom binarnog protokola na algoritam za uspostavu povjerenja u sustavu osigurana je konvergencija povjerenja u konačnom vremenu. Binarni protokol je primijenjen i na sustav od 9 CASU jedinica gdje želimo da sve CASU jedinice u konačnom vremenu postignu zadanu referentnu temperaturu koja je unaprijed poznata samo jednoj od njih. Algoritam je implementiran u Matlab okruženju, te i u ASSISI simulatoru koji opisuje realni sustav. In this paper we consider the problem of trust development in multi-agent systems based on the binary consensus. At the beginning, the system consisting of n agents is decentralized. Every agent has its own trust vector containing trust values regarding every agent in the group. During the simulation agents exchange information by communication and local observations of their neighbours. Based on these exchanged information, they update their trust vectors. Once the consensus has been achieved and trust vectors of each agent have converged to the same value, the agent with the highest trust value becomes the leader of the system. By using the binary protocol, we guarantee the finite-time convergence of trust values. Moreover, binary protocol is applied to the system consisting of 9 CASU units. We want all CASU units to reach the given reference temperature in the finite time. Only one CASU unit knows what is the value of the reference temperature. Algorithm is implemented in Matlab environment and in the ASSISI simulator that describes the real system.

U okviru ovoga diplomskog rada analiziraju se svojstva upravljanja formacijom pokretnih objekata korištenjem Gaussove funkcije potencijala . Bitno svojstvo korištenog pristupa su elementarne funkcije potencijala ovisne o parametru $\sigma$ koji je različit za svaki agent. Posljedica tog svojstva je jednak oblik privlačnih i odbojnih sila između agenata i meta, te između samih agenata. Takvo svojstvo na kraju daje željenu formaciju kao singularnu točku neovisnu o parametrima. Za razliku od centraliziranog modela upravljanja u kojem su agenti identični, u decentraliziranom sustavu upravljanja agenti nisu identični, pa struktura potencijala formacije nije invarijantna s obzirom na zamjene konfiguracija pojedinih agenata. Nadalje je pokazano da se položaj neželjenih stabilnih ravnotežnih stanja može mijenjati oblikom elementarne funkcije potencijala, odnosno načinom na koji agenti i mete međusobno djeluju. Da bi se potrebne vrijednosti kontrolnog parametra tokom rada sustava ispravno odredile, uveden je adaptivni algoritam koji, ovisno o zaposjednutom ravnotežnom stanju, skokovito mijenja vrijednost kontrolnog parametra za pojedine agente. Simulacija, izvedene u simulatoru razvijenom u Matlab programskom okruženju u laboratoriju LARICS, pokazuje ispravnost predloženog pristupa upravljanja formacija pokretnih objekata. This Master thesis uses the Gaussian potential function to analyse control characteristics of a formation of mobile objects. The analysis uses elementary potential functions dependent on a control parameter that is different for each agent. The consequence is that the attractive and repulsive forces among agents and targets, as well as among agents themselves, have the same characteristics. This approach results in a desired formation expressed as a singular point independent of these parameters. As opposed to a centralized control model for which the agents are identical, in a decentralized control system, the agents are not identical resulting in a dependence of the formation's potential structure on the swapping of agents' configurations. It is further shown that the position of the undesired stable equilibrium states can be changed by the characteristics of the elementary potential functions, i.e. by a mutual interaction of the agents and targets. An adaptive algorithm is introduced in order to determine the required values of the control parameters during the operation of the system. It step-wise changes the control parameters depending on the acquired equilibrium state. The simulation, implemented as a GUI in Matlab in the LARICS lab, confirmed the correctness of the proposed control of a formation of mobile objects.