Digitala Vetenskapliga Arkivet

Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Topology optimization for distributed consensus in multi-agent networks
KTH, School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS).
2019 (English)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesisAlternative title
Topologioptimering för distribuerad konsensus i multiagent-nätverk (Swedish)
Abstract [en]

Distributed networks, meaning a network in which several agents work together unanimously to perform some task in order to reach goals has become a field with a wide range of applications. One such applications may exist in the form of drones with a purpose of observing and detecting forest fires.

In such applications it can be of paramount importance to be able to agree over some opinions or values between the agents. This value could be something such as event detection or a general direction to fly in. However in such a network there might not exist a central hub and it would not be possible for all drones to communicate directly with each other. In order for such a network to be able to reach consensus or agreement, values have to be exchanged between the agents.

This thesis focuses on a subset of this problem known as distributed averaging. In the thesis it is investigated how a networks ability to detect forest fires and communicate both efficiently and quickly can change when the number of agents are adjusted in the network.

The results showed that, when operating in a fixed area, for a small network of drones the increasing effective energy cost per drone were higher, than that of a larger network. It was also discovered that the speed at which a network could reach an agreement was not necessarily affected by the size of the network. But as the field area being observed was increased, adverse effects were observed in terms of communication and event detection.

Abstract [sv]

Distribuerade nätverk bestående av flera agenter som har som uppgift att tillsammans nå gemensamma resultat har blivit allt mer populärt. Ett sådant användningsområde är hur drönare kan användas för att observera och upptäcka skogsbränder över en given yta.

I en sådan tillämpning är det av stor vikt att drönarnätverket kan kommunicera och kongruera över värden nätverket delar med varandra. Dessa värden kan representera händelser som nätverket har som uppgift att upptäcka eller en riktning för drönarna att flyga i. Det är inte alltid garanterat att det finns en central kommunikationscentral för sådana nätverk, utan blir beroende på att kommunicera med varandra för att utbyta och kongruera över värden.

Den här rapporten fokuserar på en avgränsad del av det ovanstående problemet som kallas för distribuerat konsensusvärde (eng. distributed averaging). Rapporten undersöker hur ett sådant nätverks konvergeringsförmåga, totala energikostnad samt täckning påverkas när fler drönare tillförs till nätverket.

När arbetsytan var satt till statisk storlek visade resultaten att den tillförda energikostnaden per drönare var högre för små nätverk än för större nätverk. Det visades också att hastigheten som nätverket når ett kongruerande värde inte nödvändigtvis påverkas av storleken av nätverket. När arbetsytan ökade i takt med storleken på nätverket observerades däremot motsatt effekt för energikostnad och hastigheten för att nå ett konsensusvärde.

Place, publisher, year, edition, pages
2019. , p. 41
Series
TRITA-EECS-EX ; 2019:393
Keywords [en]
Multi-agent networks, Distributed systems, Wireless Sensor Network, Consensus averaging, Unmanned Aerial Vehicle, Graph-Theory.
Keywords [sv]
Multiagent-nätverk, Distribuerade system, Trådlösa sensornätverk, Konsensusvärde, Drönare, Grafteori.
National Category
Computer and Information Sciences
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-259352OAI: oai:DiVA.org:kth-259352DiVA, id: diva2:1351088
Supervisors
Examiners
Available from: 2019-09-13 Created: 2019-09-13 Last updated: 2022-06-26Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(464 kB)379 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 464 kBChecksum SHA-512
2eac3406f66930e2dad2204a0c5745b2060353f880a5dce5c4766517c1bc25d702957586c3f426988e7aeefea07de26d8ddf7b9dc9f09bdcb80c496829745ae2
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS)
Computer and Information Sciences

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 379 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 619 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf