Agenten in simulierten Umgebungen Landminensuche II Stefan Fleischer Stephan Kramer Alexander Simons Agenten in simulierten Umgebungen -1-

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1 Agenten in simulierten Umgebungen Landminensuche II Stefan Fleischer Stephan Kramer Alexander Simons Agenten in simulierten Umgebungen -1-

2 Gliederung (I) Agenten in simulierten Umgebungen -2- 2. Ansätze 1. Systematische Suche 2. Kommunikation 3. Zentrale Informationsverwaltung 4. Befehlshabender Roboter 1. Wiederholung: Robbi 1. Was Robbi kann… 2. Warum bin ich so dumm? 3. Offensichtliche Verbesserungsmöglichkeiten

3 Gliederung (II) Agenten in simulierten Umgebungen -3- 3. Realisierung: Schritt für Schritt 1. Rundumcheck 2. Wo war ich schon, wo will ich hin? 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Der Dijkstra-Algorithmus 3. Best-First-Search 4. Der A*-Algorithmus 4. Kommunikation 1. Flooding vs. Verteiler

4 Gliederung (III) Agenten in simulierten Umgebungen -4- 5. Der Commander 1. Verwaltung und Verteilung von Informationen 1. Roboter meldet sich an 2. Roboter meldet sich ab 3. Roboter entdeckt unerforschtes Land 4. Roboter ändert seine Position 2. Behandlung von Fehlinformationen 3. Einzelne Einsatzgebiete 1. Ermittlung geeigneter Einsatzgebiete 2. Zuweisung der Einsatzgebiete

5 Gliederung (IV) Agenten in simulierten Umgebungen -5- 4. Effektivität der verwendeten Methoden 5. Weitere - nicht realisierte - Möglichkeiten 6. Beurteilung der Simulationsumgebung 7. Alternative Simulationsideen

6 1. Wiederholung: Robbi Agenten in simulierten Umgebungen -6- 1.1 Was Robbi kann… zu untersuchende Felder werden zunächst mit dem Stoßsensor überprüft… …falls kein Hindernis identifiziert wird, verwendet Robbi den Metalldetektor Karten, in denen ausschließlich Metallminen hinterlegt sind, werden von Robbi vollständig aufgedeckt (Ausnahmen)

7 1. Wiederholung: Robbi 1.1 Was Robbi kann… 1. Wiederholung Robbi 1. Was Robbi kann… 2. Warum bin ich so dumm? 3. Offensichtliche Verbesserungs- möglichkeiten trifft Robbi auf eine Mine, kontaktiert er umgehend seinen Agentenkollegen, um ihm die Position der gefundenen Mine mitzuteilen Beispiel: Metallkarte.map (Hans und Herse ) Start: gefundene Minen und Hindernisse werden rot eingefärbt Agenten in simulierten Umgebungen -7-

8 1. Wiederholung: Robbi 1.2 Warum bin ich so dumm? 1. Wiederholung Robbi 1. Was Robbi kann… 2. Warum bin ich so dumm? 3. Offensichtliche Verbesserungs- möglichkeiten Agenten in simulierten Umgebungen -8- Was Robbi allerdings nicht kann… …Minen ohne Metallgehalt aufspüren …sich die Felder merken, die er bereits überprüft hat …sich den Weg merken, den er zurückgelegt hat …sich den kürzesten Weg überlegen …die Karte untereinander aufteilen

9 1. Wiederholung: Robbi 1.3 Offensichtliche Verbesserungsmöglichkeiten Verbesserungsmöglichkeiten 1. Wiederholung Robbi 1. Was Robbi kann… 2. Warum bin ich so dumm? 3. Offensichtliche Verbesserungs- möglichkeiten Agenten in simulierten Umgebungen -9- Verbesserung der Intelligenz der Roboter durch: effiziente Wegfindungsalgorithmen (Der A*-Algorithmus, Kap. 3.3) effizientere Informationsverwaltung (bereits kontrollierte Felder merken,… Kap. 3.2) verbesserte Kommunikation (Kap. 3.4) Arbeitsteilung (Der Commander, Kap. 3.5)

10 2. Ansätze 2.1 Systematische Suche Agenten in simulierten Umgebungen -10- Roboter sollten zunächst die angrenzenden Felder kontrollieren… …sofern sie noch nicht kontrolliert wurden hat der Roboter sämtliche (8) umliegenden Felder überprüft, muss er sich zu einem geeigneten neuen Feld bewegen

11 2.2 Kommunikation Agenten in simulierten Umgebungen -11- 2. Ansätze 1. Systematische Suche 2. Kommunikation 3. Zentrale Informationsverwaltung 4. Befehlshabender Roboter Roboter müssen sich einander mitteilen und ihre Karten abgleichen Welche Felder wurden kontrolliert? Welche Beschaffenheit besitzen die Felder? Minen? Hindernisse? Wasser?

12 2.3 Zentrale Informations- verwaltung verwaltung Agenten in simulierten Umgebungen -12- 2. Ansätze 1. Systematische Suche 2. Kommunikation 3. Zentrale Informationsverwaltung 4. Befehlshabender Roboter Roboter speichern ihre Version der Karte (lokale Datenverwaltung)… …jedoch wird eine fehlerfreie Version der Karte an zentraler Stelle gespeichert z.B. Zusammenstoß von Robotern

13 2.4 Befehlshabender Roboter Roboter Agenten in simulierten Umgebungen -13- 2. Ansätze 1. Systematische Suche 2. Kommunikation 3. Zentrale Informationsverwaltung 4. Befehlshabender Roboter verwaltet die gemeinsame Karte verantwortlich für die Aufteilung der Karte zwischen den Robotern

14 3. Realisierung 3.1 Rundumcheck Agenten in simulierten Umgebungen -14- 3. Realisierung 1. Rundumcheck 2. Wo war ich schon,… 3. Wegfindung 4. Kommunikation 5. Der Commander

15 3.2 Wo war ich schon,... Agenten in simulierten Umgebungen -15- 3. Realisierung 1. Rundumcheck 2. Wo war ich schon,… 3. Wegfindung 4. Kommunikation 5. Der Commander

16 3.2 …wo will ich hin? Agenten in simulierten Umgebungen -16- 3. Realisierung Alle benachbarten Felder gecheckt Positionswechsel Als neue Position eignen sich Felder, die… …noch nicht betreten wurden chooseFieldInVicinity …noch gar nicht erforscht wurden chooseFieldInWorkingArea 3. Realisierung 1. Rundumcheck 2. Wo war ich schon,… 3. Wegfindung 4. Kommunikation 5. Der Commander

17 3.2 …wo will ich hin? Agenten in simulierten Umgebungen -17- 3. Realisierung 1. Rundumcheck 2. Wo war ich schon,… 3. Wegfindung 4. Kommunikation 5. Der Commander

18 3.2 …wo will ich hin? Agenten in simulierten Umgebungen -18- 3. Realisierung 1. Rundumcheck 2. Wo war ich schon,… 3. Wegfindung 4. Kommunikation 5. Der Commander

19 3.3 Wegfindung 3.3 Wegfindung Agenten in simulierten Umgebungen -19- 3. Realisierung … 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Dijkstra 3. Best-First-Search 4. A*-Algorithmus 3.3.1 Einführung: Warum Wegfindung? Start Ziel Problem: Ineffiziente Wegfindungs- algorithmen bleiben im Hindernis hängen!

20 3.3 Wegfindung: Einführung Agenten in simulierten Umgebungen -20- 3. Realisierung Sichtradius Hindernis wird zu spät bemerkt Weg ist ineffizient ein guter Wegfindungs- algorithmus betritt das U- Hindernis nur, wenn sich das Ziel dort befindet 3. Realisierung … 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Dijkstra 3. Best-First-Search 4. A*-Algorithmus

21 3.3 Wegfindung: Einführung Agenten in simulierten Umgebungen -21- 3. Realisierung Die Algorithmen:...basieren auf Graphen im mathematischen Sinn (Knoten, Kanten,...) Karten können als Graphen angesehen werden (Entfernungen zwischen den einzelnen Feldern entsprechen den Bewertungen der Kanten) 3. Realisierung … 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Dijkstra 3. Best-First-Search 4. A*-Algorithmus

22 3.3 Wegfindung Agenten in simulierten Umgebungen -22- 3. Realisierung 3.3.2 Der Dijkstra-Algorithmus 3. Realisierung … 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Dijkstra 3. Best-First-Search 4. A*-Algorithmus

23 3.3 Wegfindung: Dijkstra Agenten in simulierten Umgebungen -23- 3. Realisierung Beispiel! ausgehend von einem Startknoten wird der jeweils kürzeste, erreichbare Knoten ausgewählt... Soll heißen:...bis der Zielknoten erreicht ist! 3. Realisierung … 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Dijkstra 3. Best-First-Search 4. A*-Algorithmus

24 3.3 Wegfindung: Dijkstra Agenten in simulierten Umgebungen -24- 3. Realisierung Fazit: gieriger Algorithmus: Aus- wahl des nächstgelegenen, erreichbaren Knotens der Algorithmus ist optimal, solange keine Kante nega- tive Kosten besitzt 3. Realisierung … 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Dijkstra 3. Best-First-Search 4. A*-Algorithmus

25 3.3 Wegfindung: Dijkstra Agenten in simulierten Umgebungen -25- 3. Realisierung Fazit: der Algorithmus ist jedoch nicht optimal effizient: Es werden zu viele Knoten expandiert! 3. Realisierung … 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Dijkstra 3. Best-First-Search 4. A*-Algorithmus

26 3.3 Wegfindung Agenten in simulierten Umgebungen -26- 3. Realisierung 3.3.2 Best-First-Search funktioniert ähnlich wie der Dijkstra- Algorithmus......er verwendet jedoch eine Heuristik, aus der hervorgeht, wie nah jeder Knoten vom Zielknoten entfernt ist 3. Realisierung … 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Dijkstra 3. Best-First-Search 4. A*-Algorithmus

27 3.3 Wegfindung: BF-Search Agenten in simulierten Umgebungen -27- 3. Realisierung nicht derjenige Knoten wird expandiert, der die geringste Entfernung zum Startknoten aufweist, sondern derjenige, der am nächsten am Zielknoten liegt Beispiel! 3. Realisierung … 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Dijkstra 3. Best-First-Search 4. A*-Algorithmus

28 3.3 Wegfindung: BF-Search Agenten in simulierten Umgebungen -28- 3. Realisierung Fazit: die Lösung muss nicht optimal sein der Algorithmus ist schneller als der Dijkstra-Algorithmus: Er expandiert weniger Knoten 3. Realisierung … 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Dijkstra 3. Best-First-Search 4. A*-Algorithmus

29 3.3 Wegfindung Agenten in simulierten Umgebungen -29- 3. Realisierung 3.3.3 Der A*-Algorithmus Kombination von Dijkstra und BFS: Es werden Knoten expandiert, die sich......möglichst nahe am Startknoten und... Bewertungsfunktion: f(n) = g(n) + h(n)...möglichst nahe am Zielknoten befinden 3. Realisierung … 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Dijkstra 3. Best-First-Search 4. A*-Algorithmus

30 3.3 Wegfindung: A*-Algorithmus Agenten in simulierten Umgebungen -30- 3. Realisierung f(n) : geschätzte Kosten für die optimale Lösung durch n n : zu expandierender Knoten g(n): Pfadkosten (vom Startkosten zu n) h(n) : geschätzte Kosten des optimalen Pfades von n zu einem Zielknoten 3. Realisierung … 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Dijkstra 3. Best-First-Search 4. A*-Algorithmus

31 3.3 Wegfindung: A*-Algorithmus Agenten in simulierten Umgebungen -31- 3. Realisierung wobei h*(n) die tatsächlichen (unbekannten) Kosten des optimalen Pfades von n zum Zielknoten sind (zulässige Heuristik) Beispiel! 3. Realisierung … 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Dijkstra 3. Best-First-Search 4. A*-Algorithmus für die Schätzung h(n) muss gelten: h(n) h*(n)

32 3.3 Wegfindung: A*-Algorithmus Agenten in simulierten Umgebungen -32- 3. Realisierung Fazit: mit dem A*-Algorithmus werden wesentlich weniger Knoten expandiert als mit dem Dijkstra-Algorithmus A* nutzt die Vorteile der Verwendung einer Heuristik 3. Realisierung … 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Dijkstra 3. Best-First-Search 4. A*-Algorithmus

33 3.3 Wegfindung: A*-Algorithmus Agenten in simulierten Umgebungen -33- 3. Realisierung Fazit: A* ist optimal effizient für jede beliebige Heuristik- funktion Algorithmen, die weniger Knoten expandieren, gehen das Risiko ein, die optimale Lösung zu übersehen 3. Realisierung … 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Dijkstra 3. Best-First-Search 4. A*-Algorithmus

34 3.3 Wegfindung: A*-Algorithmus Agenten in simulierten Umgebungen -34- 3. Realisierung Fazit: im einfachsten Fall, werden genau so viele Knoten expandiert, wie beim BFS- Algorithmus = !!! 3. Realisierung … 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Dijkstra 3. Best-First-Search 4. A*-Algorithmus

35 3.3 Wegfindung: A*-Algorithmus Agenten in simulierten Umgebungen -35- 3. Realisierung … 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Dijkstra 3. Best-First-Search 4. A*-Algorithmus

36 3.3 Wegfindung: A*-Algorithmus Agenten in simulierten Umgebungen -36- 3. Realisierung … 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Dijkstra 3. Best-First-Search 4. A*-Algorithmus

37 3.3 Wegfindung: A*-Algorithmus Agenten in simulierten Umgebungen -37- 3. Realisierung … 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Dijkstra 3. Best-First-Search 4. A*-Algorithmus

38 3.3 Wegfindung: A*-Algorithmus Agenten in simulierten Umgebungen -38- 3. Realisierung … 3. Wegfindung 1. Einführung 2. Dijkstra 3. Best-First-Search 4. A*-Algorithmus

39 3.4 Kommunikation 3.4 Kommunikation Agenten in simulierten Umgebungen -39- 3. Realisierung … 4. Kommunikation 4.1 Flooding vs. Verteiler 5. Der Commander sendMessage und receiveMessage erwarten bzw. liefern Nachrichten in Form von Strings Je nach Art der Nachricht müssen die einzelnen Daten auf unterschiedliche Weise in dem String abgelegt werden Overhead bezüglich Programmieraufwand und Quellcode Einheitliche Schnittstelle

40 3.4 Kommunikation 3.4 Kommunikation Agenten in simulierten Umgebungen -40- 3. Realisierung … 4. Kommunikation 4.1 Flooding vs. Verteiler 5. Der Commander

41 3.4 Kommunikation 3.4 Kommunikation Agenten in simulierten Umgebungen -41- 3. Realisierung … 4. Kommunikation 4.1 Flooding vs. Verteiler 5. Der Commander

42 3.4 Kommunikation 3.4 Kommunikation Agenten in simulierten Umgebungen -42- 3. Realisierung … 4. Kommunikation 4.1 Flooding vs. Verteiler 5. Der Commander

43 3.4 Kommunikation 3.4 Kommunikation Agenten in simulierten Umgebungen -43- 3. Realisierung 3.4.1 Flooding vs. Verteiler 3. Realisierung … 4. Kommunikation 4.1 Flooding vs. Verteiler 5. Der Commander

44 3.5 Der Commander 3.5 Der Commander Agenten in simulierten Umgebungen -44- 3. Realisierung … 5. Der Commander 1. Verwaltung und Verteilung… 2. Behandlung von Fehlinformationen 3. Einzelne Einsatzgebiete Sucht keine Minen, … …sondern dient als Verwalter und Verteiler von Informationen, … …teilt die Karte in einzelne Einsatzgebiete auf… …und weist jedem Roboter eines dieser Gebiete zu

45 3.5.1 Verwaltung und Verteilung 3.5.1 Verwaltung und Verteilung von Informationen von Informationen Agenten in simulierten Umgebungen -45- 3. Realisierung … 5. Der Commander 1. Verwaltung und Verteilung… 2. Behandlung von Fehlinformationen 3. Einzelne Einsatzgebiete Roboter meldet sich an Roboter entdeckt unerforschtes Land Roboter ändert seine Position Roboter meldet sich ab

46 3.5.1 Verwaltung und Verteilung 3.5.1 Verwaltung und Verteilung von Informationen von Informationen Agenten in simulierten Umgebungen -46- 3. Realisierung … 5. Der Commander 1. Verwaltung und Verteilung… 2. Behandlung von Fehlinformationen 3. Einzelne Einsatzgebiete Der Commander führt eine Liste aller Roboter

47 3.5.1 Verwaltung und Verteilung 3.5.1 Verwaltung und Verteilung von Informationen von Informationen Agenten in simulierten Umgebungen -47- 3. Realisierung … 5. Der Commander 1. Verwaltung und Verteilung… 2. Behandlung von Fehlinformationen 3. Einzelne Einsatzgebiete Roboter entdeckt unerforschtes Land

48 3.5.1 Verwaltung und Verteilung 3.5.1 Verwaltung und Verteilung von Informationen von Informationen Agenten in simulierten Umgebungen -48- 3. Realisierung … 5. Der Commander 1. Verwaltung und Verteilung… 2. Behandlung von Fehlinformationen 3. Einzelne Einsatzgebiete Der Commander aktualisiert die Karte und benachrichtigt alle anderen Roboter

49 3.5.1 Verwaltung und Verteilung 3.5.1 Verwaltung und Verteilung von Informationen von Informationen Agenten in simulierten Umgebungen -49- 3. Realisierung … 5. Der Commander 1. Verwaltung und Verteilung… 2. Behandlung von Fehlinformationen 3. Einzelne Einsatzgebiete Roboter ändert seine Position

50 3.5.1 Verwaltung und Verteilung 3.5.1 Verwaltung und Verteilung von Informationen von Informationen Agenten in simulierten Umgebungen -50- 3. Realisierung … 5. Der Commander 1. Verwaltung und Verteilung… 2. Behandlung von Fehlinformationen 3. Einzelne Einsatzgebiete Der Commander aktualisiert die Karte und die Position des Absenders und benachrichtigt alle anderen Roboter

51 3.5.1 Verwaltung und Verteilung 3.5.1 Verwaltung und Verteilung von Informationen von Informationen Agenten in simulierten Umgebungen -51- 3. Realisierung … 5. Der Commander 1. Verwaltung und Verteilung… 2. Behandlung von Fehlinformationen 3. Einzelne Einsatzgebiete Roboter meldet sich an

52 3.5.1 Verwaltung und Verteilung 3.5.1 Verwaltung und Verteilung von Informationen von Informationen Agenten in simulierten Umgebungen -52- 3. Realisierung … 5. Der Commander 1. Verwaltung und Verteilung… 2. Behandlung von Fehlinformationen 3. Einzelne Einsatzgebiete Der Commander nimmt den Roboter in seine List auf

53 3.5.1 Verwaltung und Verteilung 3.5.1 Verwaltung und Verteilung von Informationen von Informationen Agenten in simulierten Umgebungen -53- 3. Realisierung … 5. Der Commander 1. Verwaltung und Verteilung… 2. Behandlung von Fehlinformationen 3. Einzelne Einsatzgebiete Roboter meldet sich ab

54 3.5.1 Verwaltung und Verteilung 3.5.1 Verwaltung und Verteilung von Informationen von Informationen Agenten in simulierten Umgebungen -54- 3. Realisierung … 5. Der Commander 1. Verwaltung und Verteilung… 2. Behandlung von Fehlinformationen 3. Einzelne Einsatzgebiete Der Commander entfernt den Roboter aus seiner Liste

55 3.5.1 Behandlung von 3.5.1 Behandlung von Fehlinformationen Fehlinformationen Agenten in simulierten Umgebungen -55- 3. Realisierung … 5. Der Commander 1. Verwaltung und Verteilung… 2. Behandlung von Fehlinformationen 3. Einzelne Einsatzgebiete Einzelne Roboter wissen nichts voneinander Trifft ein Roboter einen anderen, hält er diesen für ein Hindernis und benachrichtigt den Commander Der Commander identifiziert diese Fehlinformation und schickt die Nachricht an den Absender zurück

56 3.5.1 Behandlung von 3.5.1 Behandlung von Fehlinformationen Fehlinformationen Agenten in simulierten Umgebungen -56- 3. Realisierung … 5. Der Commander 1. Verwaltung und Verteilung… 2. Behandlung von Fehlinformationen 3. Einzelne Einsatzgebiete Wurde ein Roboter als Hindernis angesehen?

57 3.5.1 Behandlung von 3.5.1 Behandlung von Fehlinformationen Fehlinformationen Agenten in simulierten Umgebungen -57- 3. Realisierung … 5. Der Commander 1. Verwaltung und Verteilung… 2. Behandlung von Fehlinformationen 3. Einzelne Einsatzgebiete Wurde ein Roboter als Hindernis angesehen?

58 3.5.1 Einzelne 3.5.1 Einzelne Einsatzgebiete Einsatzgebiete Agenten in simulierten Umgebungen -58- 3. Realisierung … 5. Der Commander 1. Verwaltung und Verteilung… 2. Behandlung von Fehlinformationen 3. Einzelne Einsatzgebiete Einteilung der Karte in Einsatzgebiete Flinsch-Einsatzgebiet-Zerlegungs-Algorithmus Gebiet in mindestens so viele Teile zerlegen, wie es Roboter gibt Anzahl an horizontalen Grenzen und vertikalen Grenzen möglichst ausgewogen Jedem Roboter ein Einsatzgebiet zuweisen

59 3.5.1 Einzelne 3.5.1 Einzelne Einsatzgebiete Einsatzgebiete Agenten in simulierten Umgebungen -59- 3. Realisierung … 5. Der Commander 1. Verwaltung und Verteilung… 2. Behandlung von Fehlinformationen 3. Einzelne Einsatzgebiete

60 3.5.1 Einzelne 3.5.1 Einzelne Einsatzgebiete Einsatzgebiete Agenten in simulierten Umgebungen -60- 3. Realisierung … 5. Der Commander 1. Verwaltung und Verteilung… 2. Behandlung von Fehlinformationen 3. Einzelne Einsatzgebiete

61 Agenten in simulierten Umgebungen -61- A*-Algorithmus als am besten geeignetes Verfahren zur Wegfindung … 3. Realisierung 4. Effektivität der verwendeten… 5. Weitere - nicht realisierte - … 6. Beurteilung der Simulations… 7. Alternative Simulationsideen 4. Effektivität der verwendeten Methoden verwendeten Methoden Roboter verfügen über eigene Einsatzgebiete, d.h. sie kommen sich nicht in die Quere Nachrichtenaustausch über Verteiler effizienter

62 Agenten in simulierten Umgebungen -62- Intelligentere Zuweisung der Einsatzgebiete … 3. Realisierung 4. Effektivität der verwendeten… 5. Weitere - nicht realisierte - … 6. Beurteilung der Simulations… 7. Alternative Simulationsideen 5. Weitere - nicht realisierte - Möglichkeiten Möglichkeiten Einsatzgebiet komplett gecheckt neue Einsatzgebiete ermitteln/zuweisen Verwendung des optischen und des Infrarot-Sensors Noch nicht erforschte Felder werden in optimierter Reihenfolge abgearbeitet ???

63 Agenten in simulierten Umgebungen -63- PROs: 6. Beurteilung der Simulationsumgebung Simulationsumgebung Realisiert FIPA-Standards Flexibel (erweiterbar) Sehr Einfache Bedienung … 3. Realisierung 4. Effektivität der verwendeten… 5. Weitere - nicht realisierte - … 6. Beurteilung der Simulations… 7. Alternative Simulationsideen Plattform unabhängig

64 Agenten in simulierten Umgebungen -64- CONTRAs: 6. Beurteilung der Simulationsumgebung Simulationsumgebung Allgemein sehr buggy Teilweise instabil Quellcode passt nicht zu vorkompilierten Klassen Anpassung nicht möglich … 3. Realisierung 4. Effektivität der verwendeten… 5. Weitere - nicht realisierte - … 6. Beurteilung der Simulations… 7. Alternative Simulationsideen Sehr schöne spielerische Simulation, doch von der Realität weit entfernt

65 Agenten in simulierten Umgebungen -65- Keine gekachelte Umgebung, … 7. Alternative Simulationsideen Simulationsideen …sondern eine auf Vektoren basierende Umgebung 3D-Landschaften Bekanntes, verseuchtes Terrain … 3. Realisierung 4. Effektivität der verwendeten… 5. Weitere - nicht realisierte - … 6. Beurteilung der Simulations… 7. Alternative Simulationsideen Verschiedene Missionen/Einsätze Bewertung eines Einsatzes (Zeitbedarf, Energieverbrauch, Materialverlust) Pause-Funktion, Replay-Funktion, … ???

66 Agenten in simulierten Umgebungen Stefan Fleischer Stephan Kramer Alexander Simons Agenten in simulierten Umgebungen -66-