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Like to move it 1

Grundlage intelligenten Lebens ist die Fähigkeit zur Bewegung. Biologen sind sich einig, dass ein Lebewesen erst dann ein Gehirn benötigt, wenn es sich bewegt. Daher haben Pflanzen auch kein Gehirn.
Die Welt, in der sich die Agenten zurecht finden sollen ist eine einfache zwei dimensionale Welt, welche aus rechteckigen Feldern besteht.

Die Felder haben eine einfache Eigenschaften: sie sind begehbar oder nicht. Nichtbegehbare Felder können eine weitere Eigenschaft haben: man kann durch sie hindurch sehen oder nicht. Ob ein Feld überschaubar ist, oder nicht, soll die Eigenschaft der Agenten widerspiegeln, eine bestimmte Sichtweite zu haben. Ein Beispiel für ein Feld, das nciht begehbar ist, aber durch das man hindurchschauen kann ist ein Feld mit Wasser.
Um dem autonomen Agentenmodell gerecht zu werden, soll jeder Agent eine eigene interne Weltrepresentation besitzen, in der Felder, die beobachtet oder besucht wurden vermerkt sind.

Interne Weltrepräsentation
Als interne Repräsentation wird ein Graph gewählt, da man hier einfach Knoten (Felder) hinzufügen kann und auch die Möglichkeit besitzt über einen kürzesten Pfad Algorithmus eine geeignete Strecke zu wählen. Zu den geeigneten Shortest-Path Algorithmen gehört der A* (A Star) Algorithmus, welcher eine Erweiterung des Dijkstra Algorithums ist. Solche Algorithmen benötigen jedoch Quell- und Zielknoten.

Bewegungsmodi
Drei Bewegungsmodi sind vorerst geplant:

  • Nicht bewegen
  • Erkunden / Suchen
  • Ziel aufsuchen

  • Zu beginn hat ein Agent ausser dem Feld, auf dem er sich befindet und den Feldern in seiner Sichtweite noch kein Wissen über die Welt. Da er jedoch einer Aufgabe, wie z.B. Nahrungssuche, folgen muss, besteht seine erste Bewegungsaufgabe darin, die Welt zu erkunden und ein Feld zu finden, auf dem oder mit dem er seine Aufgabe erfüllen kann. Hierbei kann der A* Algorithmus nicht direkt angewendet werden. Es ist vielmehr eine Strategie zu erarbeiten, mit deren Hilfe der Agent möglichst effektiv unbekannte Felder beobachten oder aufsuchen kann.
    Hat der Agent ein konkretes Ziel, da er z.B. bereits einmal dort war, so kann über den A* Algorithmus ein entsprechender Pfad zu diesem Feld gefunden werden.
    Der Pfad ist nach jedem Bewegungsschritt neu zu überdenken, um aktuellen Ãnderungen der Umgebung gerecht zu werden. (Z.B. kann ein Feld auf dem Pfad durch einen anderen Agenten belegt werden. Dann muss dieser Umgangen werden.)

    Links zum Thema A* Algorithmus

  • AMITP A*
  • policyalmanac.org
  • edenwaith.com
  • Artikel auf peachpit.com
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