This report presents a strategy to control multiple collaborative intelligent agents acting in a complex, versatile environment. The proposed method utilizes back-chained behavior trees and 1-to-1 task distribution. The agents claim a task, which prevents other agents in the system to start working on the same task. Backward chaining is an algorithm for generating reactive agents from a set of goals. The method was evaluated in Minecraft with Microsoft’s Project Malmo API. Two different scenarios were considered. In the first one, a group of agents collaborated to build a structure. In the second one, a group of agents collaborated while gathering material. We propose and evaluate three algorithms with different levels of agent-cooperation and complexity (Algorithm 1, Algorithm 2, and Algorithm 3). The evaluation shows that backward chained Behaviour Trees (BTs) works well for multiagent coordination in complex versatile environments and that adding 1-to-1 task distribution increases the efficiency of the agents when completing the experiment tasks. / Rapporten presenterar en metod för styrning av en grupp kollaborativa intelligenta agenter agerande i en komplex dynamisk miljö. Den förslagna metoden använder sig av bakåtkedjade beteendeträd och 1-mot-1 uppgiftsdistribution, där en agent reserverar en uppgift vilket hindrar andra agenter att börja arbeta på samma uppgift. Bakåtkedjning är en metod som möjliggör generering av flexibla agenter utifrån en lista av mål och krav. Metoden utvärderades i två olika scenarion i tv-spelet Minecraft. Agenterna samarbetar i det första scenariot med att bygga en struktur och i det andra scenariot med att samla material. Vi föreslår och utvärderar tre algoritmer med olika nivåer av agentsamarbete och komplexitet (Algoritm 1, Algoritm 2, och Algorithm 3). Utvärderingerarna indikerar att bakåtkedjade beteendeträd fungerar bra för multiagentkoordination i komplexa dynamiska miljöer och att 1-mot-1 uppgiftsdistribution ökar agenternas förmåga att genomföra experimentuppgifterna ytterligare.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-337266 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Salér, Justin |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2023:547 |
Page generated in 0.0019 seconds