A escolha do destino para o próximo movimento está intrinsecamente ligada ao fun- cionamento das regras do AC aplicado no modelo PheroCom. Logo, a seleção de uma regra que imprima um bom espalhamento do enxame é fundamental para um desempe- nho satisfatório, resultando no sucesso do objetivo proposto. De acordo com a leitura de feromônio das células vizinhas no mapa local, realizada no estado anterior (dentro do raio de visão 𝑟𝑣), o robô irá utilizar estratégias de escolha para decidir para qual célula irá
se mover. Com isso, a concentração de feromônio no mapa local presente em cada célula vizinha influencia no seu movimento, afetando, assim, os deslocamentos que ocorrerão nos passos de tempo subsequentes. A concentração de feromônio em uma determinada célula 𝑥𝑖𝑗 no passo de tempo 𝑡, irá definir a probabilidade 𝑃 (𝑥𝑖𝑗), em estratégias estocás-
ticas, dessa célula ser escolhida no passo de tempo (𝑡 + 1). Visto que neste trabalho o modelo será aplicado nas tarefas de vigilância e exploração, o feromônio deve possuir uma característica repulsiva, fazendo o espalhamento e não a aglomeração dos robôs. Assim,
quanto menor a concentração de feromônio em uma célula, maior é a probabilidade dessa ser selecionada. Por outro lado, altas concentrações de feromônio resultam em baixas probabilidades.
O desempenho do enxame de robôs nas tarefas de vigilância e exploração, dependem das regras de transição/estratégias utilizadas para a decisão da próxima posição. Neste trabalho, cinco estratégias deferentes foram implementadas e avaliadas: Estratégia Alea- tória, Estratégia Determinística, Estratégia Probabilística Simples (Investigada em Lima
et al. (2016)), Estratégia Probabilística Elitista (Investigada em Tinoco et al. (2017) e
adaptada de Calvo et al. (2012)) e Estratégia Probabilística Inercial (Proposta em Tinoco
et al. (2017)).
o Estratégia Aleatória: todas as células da vizinhança possuem a mesma probabili- dade de serem selecionadas. Portanto, nenhuma célula é descartada e existe a mesma probabilidade de os robôs se movimentarem em qualquer direção, até mesmo para as células recentemente visitadas. A estratégia não sofre nenhum tipo de influên- cia causada pela concentração de feromônio depositada pelos robôs no ambiente. Vale evidenciar que essa estratégia foi proposta para se ter um limite inferior de desempenho na tarefa para a comparação com os modelos baseados em feromônio.
o Estratégia Determinística: proposta neste trabalho, a estratégia determinística leva em consideração, na escolha do próximo movimento, a presença de feromônio nas células. A estratégia possui uma característica gulosa, onde a célula que apresen- tar a menor concentração de feromônio, dentre as células detectadas na vizinhança do robô, é sempre escolhida. Em caso de empate, isto é, duas ou mais células que possuem a mesma concentração de feromônio e essa concentração é mínima dentro da vizinhança, a primeira célula da leitura é escolhida, considerando que o algoritmo de ordenação é estável.
o Estratégia Probabilística Simples: também considera a concentração de fe- romônio em todas as células da vizinhança, entretanto, a concentração de feromônio em cada célula 𝑥𝑖𝑗 é utilizada para realizar uma escolha probabilística. Essa escolha
é definida de tal forma que quanto menor a concentração de feromônio em uma célula, maior é a probabilidade dessa ser escolhida, enquanto altas concentrações de feromônio resultam em uma baixa probabilidade. O modelo probabilístico é dado pela Equação 2, onde 𝜓𝑖𝑗𝑡 representa a concentração de feromônio na célula 𝑥𝑖𝑗 no
passo de tempo 𝑡 e as variáveis 𝑀 , 𝑐, 𝜓𝑚𝑎𝑥 e 𝑡 são o conjunto de células pertencentes
a vizinhança atual, o índice de uma célula no conjunto 𝑀 , a concentração máxima de feromônio em uma célula e o passo de tempo atual, respectivamente. Dada a probabilidade de cada célula, um sorteio probabilístico é realizado para escolher a célula destino do próximo movimento. Esse sorteio é realizado de forma similar ao
método da roleta em algoritmos genéticos. 𝑃 (𝑥𝑖𝑗)𝑡 = 𝜓𝑚𝑎𝑥− 𝜓𝑡𝑖𝑗 ∑︀ 𝑐∈𝑀 (𝜓𝑚𝑎𝑥− 𝜓𝑐𝑡) (2)
o Estratégia Probabilística Elitista: considera a concentração de feromônio de um número limitado de células, isto é, restringe o número de células que participarão do sorteio probabilístico. O objetivo é diminuir a probabilidade de um robô escolher células com altas concentrações de feromônio. O sorteio probabilístico é realizado de forma similar ao sorteio feito na estratégia probabilística simples, porém, antes de atribuir a probabilidade de cada célula ser escolhida, uma seleção prévia é realizada para determinar quais células entrarão de fato no sorteio.
Essa seleção é feita utilizando duas porcentagens: 𝜇 e 𝜈, as quais designam, respec- tivamente, a quantidade ‘P’ de células selecionadas de forma elitista e a quantidade ‘Q’ de células selecionadas de forma probabilista, de acordo com a Equação 3 e Equação 4.
𝑃 = ⌈𝜇 · 𝑀𝑠𝑖𝑧𝑒⌉ (3)
𝑄 = ⌊𝜈 · 𝑀𝑠𝑖𝑧𝑒⌋ (4)
O conjunto elitista é formado pelas P células que possuem as menores concentrações de feromônio dentre as células do conjunto M, e essas células são selecionadas através de um ranqueamento. Já o conjunto probabilista, é formado pelas Q células restantes selecionadas através de um sorteio. A importância do conjunto Q é garantir que existe uma probabilidade de os robôs moverem para qualquer direção, mesmo que algumas células tenham sido retiradas da tomada de decisão.
o Estratégia Probabilística Inercial: essa estratégia foi proposta em Tinoco et al. (2017) para proporcionar um tipo de movimento mais fluido, visto que foi inspirada na ideia da força inercial na física: “um objeto em movimento permanece na mesma
direção, a menos que seja obrigado a mudar seu estado por uma força externa”. A
força inercial influencia nos deslocamentos do robô, dado que terão uma probabili- dade maior, no passo de tempo (𝑡 + 1), de continuar na mesma direção que estavam no passo de tempo 𝑡, escolhendo a célula da sua vizinhança que o mantém na orien- tação atual. Entretanto, se existirem células na vizinhança com baixa concentração de feromônio, haverá uma alta probabilidade de mudança na direção do robô. Dessa forma, a concentração de feromônio agirá como uma força externa, fazendo com que o robô mude a sua orientação quando maior for a evidência de que uma determinada área necessita ser visitada.
A implementação da força inercial ocorre através da agregação de algumas modifi- cações na estratégia de movimento elitista. Essas modificações estão concentradas
na construção do conjunto de elementos elitistas e no conjunto de elementos pro- babilísticos. Se um robô não estiver na direção de uma parede, obstáculo ou outro robô, a célula que está na sua frente estará entre as células selecionadas para os conjuntos mencionados. Além disso, se a célula pertencer ao conjunto elitista, a sua probabilidade e ser escolhida é multiplicada por um fator 𝛾, tal que (𝛾 > 1). Caso contrário, a célula apenas permanecerá no conjunto probabilista.