본 논문은 다중 에이전트 최적 커버리지 문제를 다룬다. 이 문제는 주어진 임무 공간에서 에이전트 팀을 최적으로 배치하여 "커버리지" 목적을 최대화하는 것이다. 이 문제는 임무 공간과 커버리지 목적 함수의 비볼록성으로 인해 매우 어렵다.
이를 해결하기 위해 본 논문은 탐욕 알고리즘을 사용하여 실행 가능한 커버리지 솔루션을 효율적으로 얻는다. 이러한 탐욕 솔루션은 최적이 아니지만, 커버리지 목적 함수의 서브모듈러성(감소 수익) 특성을 활용하여 성능 보장 한계를 제공할 수 있다. 또한 다양한 곡률 측정치를 사용하여 표준 성능 보장 한계를 개선할 수 있음을 보인다.
특히, 기존 문헌에서 제안된 모든 주요 곡률 측정치를 검토하고, 최적 커버리지 문제의 맥락에서 이들의 적용 가능성, 실용성 및 효과를 논의한다. 또한 에이전트 감지 기능에 따른 다양한 곡률 측정치의 효과를 특성화한다.
마지막으로 제안된 접근법의 타당성을 뒷받침하는 다양한 수치 결과를 제공하고, 향후 연구 방향을 제안한다.
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