| dc.contributor | AURELIO LOPEZ LOPEZ | |
| dc.contributor | GUSTAVO RODRIGUEZ GOMEZ | |
| dc.creator | ARMANDO SERATO BARRERA | |
| dc.date | 2011-11 | |
| dc.date.accessioned | 2018-11-19T14:28:52Z | |
| dc.date.available | 2018-11-19T14:28:52Z | |
| dc.identifier | http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/729 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/2258871 | |
| dc.description | The coordination of multiple individuals is a phenomenon presented in natural
systems such as flocks, herds and schools of fish. This behavior is called flocking
and its main characteristic is the organization of the individuals to stay together and to avoid collisions while they move. Flocking problem has attracted the
attention of scientist and it has been modeled by several approaches. Additionally, variations of flocking models have been designed. One example is multitarget
flocking. In this variation, each individual chooses a target to follow, and several
flocks are formed then. Unfortunately, in multitarget flocking approaches, it is assumed that individuals move in environments without constrains. That is, there
are no obstacles that limit the movement of the individuals. This is an important
disadvantage since potential applications of multitarget flocking are organization
in multirobot systems and control of unmanned aerial vehicles (UAV). These applications require considering obstacles in the environment. Thus, the goal of this
thesis is to overcome such disadvantage.
We propose a multitarget flocking model which considers obstacles in the environment. The proposal is based on the Particle Swam Optimization algorithm
(PSO). The simulations have shown that individuals can perform obstacle avoidance thanks to our model. Moreover, we rigorously quantified system behavior to
conclude that coordination among agents is acceptable. Additionally, we analyzed
the model to demonstrate its stability. | |
| dc.description | La coordinación de múltiples individuos que conforman un sistema es un fenómeno que se presenta frecuentemente en agrupaciones de la naturaleza como en las
parvadas, manadas, bancos de peces y enjambres. El comportamiento colectivo de
estos sistemas es denominado movimiento colectivo coordinado y su característica
esencial es la organización de los individuos para mantenerse en grupo y evitar
colisiones entre ellos. Dicho comportamiento ha sido de interés cientí.co y se ha
modelado de diversas formas. Asimismo, se han diseñado modelos que represen-
tan un comportamiento más complejo que el movimiento colectivo coordinado.
Un ejemplo es el seguimiento multiobjetivo, en donde, el grupo de individuos se
divide en diferentes subgrupos, cada uno siguiendo a un objetivo y manteniéndose
la unión de cada subgrupo. Desafortunadamente, los enfoques propuestos para
seguimiento multiobjetivo, suponen que los individuos se desplazan en ambientes
sin restricciones. Con esto queremos decir que no hay algún obstáculo que restringa el movimiento de los individuos. Consideramos que esto es una limitación
importante para el uso de este tipo de modelos en aplicaciones potenciales, como
es la coordinación de sistemas multirobot y vehículos aéreos no tripulados (UAV),
en donde es necesario considerar restricciones en el ambiente; por ejemplo, obstáculos. En este sentido, surge la necesidad de considerar ambientes con dichas
restricciones, por lo que la propuesta de esta investigación es modelar y simular
el movimiento colectivo coordinado para seguimiento multiobjetivo en ambientes
con obstáculos.
Para superar la desventaja de suponer ambientes sin restricciones, proponemos
un modelo de movimiento colectivo coordinado multiobjetivo para ambientes con
obstáculos. El esquema presentado está basado en el algoritmo de optimización de
enjambre de partículas (PSO). Las simulaciones avalan que el modelo permite la
evasión de obstáculos. Además, pudimos corroborar que los individuos mantienen
un grado de coordinación aceptable gracias a la cuantificación rigurosa del comportamiento del sistema. Asimismo, tras el análisis del modelo, hemos llegado a
la conclusión de que su comportamiento es estable. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| dc.relation | citation:Serrato-Barrera A. | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/Sistemas multi-agente/Multi-agent systems | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/Criticidad autoorganizada/Self-organised criticality | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/Optimización/Optimisation | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/1 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/12 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/1203 | |
| dc.title | Modelado y simulación de movimiento colectivo coordinado para seguimiento multiobjetivo en ambientes con obstáculos | |
| dc.type | Tesis | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | |
| dc.audience | students | |
| dc.audience | researchers | |
| dc.audience | generalPublic | |
