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Electric Vehicle Urban Exploration by Anti-pheromone Swarm Based Algorithms

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Título:
Electric Vehicle Urban Exploration by Anti-pheromone Swarm Based Algorithms.
Autores: 
Martín García, Rubén; Prieto Castrillo, Francisco; Villarrubia González, Gabriel; Bajo Pérez, Javier.
Libro:
Trends in Cyber-Physical Multi-Agent Systems. The PAAMS Collection - 15th International Conference, PAAMS 2017. Advances in Intelligent Systems and Computing. Volumen 619, pp. 203-209.

Fecha de Publicación: 
16 July 2017
ISBN: 
978-3-319-61577-6 (Print), 978-3-319-61578-3 (Online)
DOI
 10.1007/978-3-319-61118-1_17

BibTex

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<inproceedings key='conf/Martín/16 July 2017' mdate='16 July 2017'>
<author>Martín García</author>
<author>Rubén; Prieto Castrillo</author>
<author>Francisco; Villarrubia González</author>
<author>Gabriel; Bajo Pérez</author>
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<title>Electric Vehicle Urban Exploration by Anti-pheromone Swarm Based Algorithms</title>
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In this work we show how a simple anti-pheromone ant foraging based algorithm can be effective in urban navigation by reducing exploration times. We use a distributed multi agent architecture to test this algorithm. Swarm collaboration is analysed for different scenarios with varying number of units and map complexity. We show how an increase in the number of robots results in smaller exploration times. Also, we measure how the complexity of the map topology affects the navigability. We validate our approach through numerical tests with both synthetic random generated maps and real bicycle routes in four cities. Also, by monitoring the dynamics of three real prototypes built at the laboratory, we check both the feasibility of our approach and the robustness of the algorithm.

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