Study and deployment of human-agent collective based on tast allocation for a disaster response solution

Ramírez Barambones, Jose María (2016). Study and deployment of human-agent collective based on tast allocation for a disaster response solution. Tesis (Master), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Descripción

Título: Study and deployment of human-agent collective based on tast allocation for a disaster response solution
Autor/es:
  • Ramírez Barambones, Jose María
Director/es:
  • Imbert Paredes, Ricardo
  • Prendinger, Helmut
Tipo de Documento: Tesis (Master)
Título del máster: Ingeniería Informática
Fecha: Julio 2016
Materias:
Escuela: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Departamento: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Japón es uno de los países asiáticos con mayor experiencia en amenazas naturales. En consecuencia, el país nipón está a la vanguardia en la prevención y gestión frente a desastres. De entre los medios que proporcionan gobierno y ciudadanía, se incluye el despliegue de equipos compuestos por drones. Diversos estudios confirman su utilidad, siendo más agiles y económicos que el despliegue de helicópteros en operaciones de pequeña o media escala. Por otro lado, las soluciones desarrolladas con sistemas multi-agente han demostrado ser un buen enfoque frente a problemas de toma de decisiones y reparto de tareas. Literatura reciente destaca la interacción usuario-agente en forma de colaboración, dada la pro-actividad y autonomía de los agentes. Dicho esto, se plantea que las operaciones con drones pueden ser aún más productivas a través de esta tecnología. El presente Trabajo de Fin de Máster se enmarca en el proyecto DRONET. Dicho proyecto tiene como objetivo desarrollar una solución de respuesta a desastres con drones. La solución propuesta en este TFM consiste en el despliegue de un colectivo humano-agente. El colectivo está compuesto por un equipo de drones inteligentes que automatizan el reparto de tareas y un equipo de usuarios que supervisan y controlan la operación. Para la implementación del sistema multi-agente, se ha optado por estudiar soluciones basadas en optimización distribuida y asignación automática de tareas. La solución desarrollada ha cumplido los requisitos marcados y ha supuesto un complemento importante para el proyecto. El sistema responde adecuadamente a un entorno dinámico, proporcionando estabilidad y escalabilidad a la operación en función de las circunstancias. También se ha demostrado una mejora en la carga de trabajo y satisfacción del usuario, delegando las acciones al equipo dron e interviniendo solo cuando sea necesario. Los resultados han sido tan prometedores que la solución se ha incluido dentro de los test del proyecto en entornos reales, concretamente en los experimentos en la región de Okutama (prefectura de Tokio) durante julio de 2016.---ABSTRACT---Japan is one of the Asian countries with the greatest experience in natural hazards. Consequently, the country is at the forefront in disaster prevention and management. Among the resources and means providing by government and citizens, drone teams are included. Several studies confirm their usefulness, being more agile and economic than helicopters in small or medium-scale operations. On the other hand, solutions based on multi-agent system have proven to be a good approach for addressing problems related with decision making and distributed task allocation. The current literature highlights the user-agent interaction as a new form of collaboration, given the pro-activity and autonomy of agents. Having said that, it is proposed that drone operations can be even more productive by applying this technology. The current Master Final Project is part of the DRONET project. This project aims to develop a disaster response solution using drones. The proposal of this TFM is the deployment of a human-agent collective. The collective is comprised of a team of intelligent drones that automate the task distribution and a team of users that monitor and manage the operation. For the multi-agent system deployment, it has chosen to study literature based on distributed optimization and automated task allocation. The developed solution has fulfilled the marked requirements and has been an important complement to the project. The system responds appropriately to dynamic environments, providing stability and scalability to operations depending on their circumstances. It has also been proven an improvement on user workload and satisfaction by delegating actions to drone team and intervening only when necessary. Results have been so promising that the solution has been included into the milestones for real-world testing; particularly, in the set of experiments in Okutama region (Tokyo Prefecture) during July 2016.

Más información

ID de Registro: 43325
Identificador DC: http://oa.upm.es/43325/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:43325
Depositado por: Biblioteca Facultad de Informatica
Depositado el: 19 Sep 2016 07:24
Ultima Modificación: 19 Sep 2016 07:34
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