مطالعه ی مروری سیستم های چندرباته مبتنی بر Swarm Intelligence

هوش دسته جمعی (SI) با الهام از رفتارهای اجتماعی حشرات و جانوران، راهکاری کارآمد برای مدیریت و هماهنگی سیستم های چندرباته (MRS) فراهم کرده است. در این سیستم ها، پیچیدگی از تعاملات ساده میان ربات های خودمختار و محیط اطراف پدید می آید، بدون آنکه نیاز به کنترل کننده مرکزی یا زیرساخت های ارتباطی پیچیده باشد. ویژگی های کلیدی همچون انعطاف پذیری، مقیاس پذیری و تحمل خطا، این سامانه ها را برای ماموریت هایی نظیر جست وجو و نجات، پایش محیطی و نقشه برداری در محیط های ناشناخته متمایز می کند. بررسی الگوریتم های شاخصی مانند بهینه سازی کلونی مورچگان (ACO) و بهینه سازی توده ذرات (PSO) در حوزه رباتیک، نشان دهنده توانایی بالای این روش ها در حل چالش های توزیع شده است. با وجود پیشرفت های چشمگیر، مسائلی همچون تضمین پایداری در مقیاس های بسیار بزرگ و برقراری امنیت در شبکه های پویا، همچنان از چالش های پیش روی توسعه تجاری و صنعتی این فناوری محسوب می شوند.

کلیدواژه ها:

هوش دسته جمعی ، رباتیک دسته جمعی ، سیستم های چندرباته ، الگوریتم های فراابتکاری