Distributed, scalable, efficient and fair coordination for agriculture mobile robot fleets

Cette thèse propose une architecture de système multi-agents distribué pour assurer un routage efficace et équitable des flottes agricoles coopératives évoluant dans des environnements statiques et dynamiques. L'objectif principal est de maximiser le profit du véhicule le plus désavantagé tout en prenant en compte la performance globale de la flotte. Les techniques de recherche opérationnelle, d'optimisation mathématique et de systèmes multi-agents sont utilisées pour obtenir des solutions de haute qualité garantissant l'autonomie et la confidentialité des véhicules, des outils et de la coopérative, et favorisant une collaboration à long terme. Le modèle de flotte agricole commence par une flotte homogène de véhicules effectuant des tâches géographiquement réparties dans les champs. Il s'étend ensuite à des véhicules hétérogènes dotés d'une autonomie et d'une capacité différentes, ainsi qu'à des tâches ayant des exigences, des temps de service et des fenêtres temporelles différents. Le modèle prend également en compte des scénarios dynamiques et sujets aux défaillances, dans lesquels les véhicules adaptent leurs itinéraires en cours d'exécution, prennent en charge de nouvelles tâches pour améliorer leurs performances et garantir l'achèvement des tâches planifiées. Enfin, des outil spécialisés sont incorporés et les véhicules doivent gérer leur disponibilité ainsi que les coûts associés pour répondre aux exigences des tâches

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theses.fr (ABES)
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2025-09-30
Primary Topic
Smart Agriculture and AI
Type
article
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Distributed, scalable, efficient and fair coordination for agriculture mobile robot fleets

Aitor López Sánchez
theses.fr (ABES)
Smart Agriculture and AI
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Distributed, scalable, efficient and fair coordination for agriculture mobile robot fleets

Aitor López Sánchez
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Abstract

Cette thèse propose une architecture de système multi-agents distribué pour assurer un routage efficace et équitable des flottes agricoles coopératives évoluant dans des environnements statiques et dynamiques. L'objectif principal est de maximiser le profit du véhicule le plus désavantagé tout en prenant en compte la performance globale de la flotte. Les techniques de recherche opérationnelle, d'optimisation mathématique et de systèmes multi-agents sont utilisées pour obtenir des solutions de haute qualité garantissant l'autonomie et la confidentialité des véhicules, des outils et de la coopérative, et favorisant une collaboration à long terme. Le modèle de flotte agricole commence par une flotte homogène de véhicules effectuant des tâches géographiquement réparties dans les champs. Il s'étend ensuite à des véhicules hétérogènes dotés d'une autonomie et d'une capacité différentes, ainsi qu'à des tâches ayant des exigences, des temps de service et des fenêtres temporelles différents. Le modèle prend également en compte des scénarios dynamiques et sujets aux défaillances, dans lesquels les véhicules adaptent leurs itinéraires en cours d'exécution, prennent en charge de nouvelles tâches pour améliorer leurs performances et garantir l'achèvement des tâches planifiées. Enfin, des outil spécialisés sont incorporés et les véhicules doivent gérer leur disponibilité ainsi que les coûts associés pour répondre aux exigences des tâches

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