机器人群体中的自适应集体决策机制

该项目旨在研究在动态环境中运行的机器人群体中的自适应与分散式集体决策机制。研究重点在于探讨机器人群体如何根据环境条件的变化，通过算法与模拟技术来确定参与方式、信息需求及决策更新。申请者应具备对机器人学或人工智能的浓厚兴趣，并具备编程能力。

关于该项目 当环境不断变化时，机器人群体如何能够做出合理的集体决策？本项目研究自适应且去中心化的集体决策方法，使机器人群体能够动态确定谁应参与、需要多少信息，以及何时在新证据出现时调整决策。 自主机器人群体往往必须集体做出决策：寻找何处、调查何种目标、遵循何种路径或如何分配资源。然而在真实环境中，信息并不完整，环境条件会发生变化，之前合理的决策也可能迅速变得不再适用。要求每个机器人参与每一项决策还会浪费宝贵资源，并阻碍机器人执行其他任务。 本项目基于基于子集的集体决策研究，探讨动态环境中自适应集体决策机制。研究旨在分析群体如何动态确定哪些机器人应参与决策过程、需要多少信息，以及何时重新审视现有的集体决策结果。 该项目研究了分散式决策机制，其中机器人利用局部信息进行决策，同时整体实现稳健的全局行为。潜在的研究方向包括： 自适应群体子集 动态共识机制 信息驱动的参与 不确定性感知决策机制 环境变化 不同群体目标之间的冲突 你将通过模拟实验与物理多机器人平台来开发并评估算法。研究方法可能包括分布式算法、概率决策机制、群体智能以及在线自适应技术。本研究将贡献关于群体智能如何在群体及其环境发生变化时依然保持稳健与响应能力的基础知识。应用领域可能包括搜索与救援、环境监测、探索任务、自主物流以及其他复杂的多机器人任务。你将能够使用SooratiLab提供的各种机器人平台，包括机器人犬、多种地面巡视器、四旋翼飞行器、机械臂等。 电子与计算机科学学院致力于促进平等与多样性，这从我们获得的 Athena SWAN 奖中可以看出。我们欢迎所有申请者，无论其性别、种族、残疾状况、性取向或年龄如何，并将充分考虑那些寻求灵活工作模式以及有过职业休整的申请者。该大学拥有慷慨的产假政策、现场儿童保育设施，并提供多种福利措施，以帮助保障员工的生活质量与工作与生活的平衡。南安普顿大学致力于可持续发展，并获得了铂金生态奖。

入学要求 您必须拥有英国 2:1 荣誉学位或其国际等效学位，且所学专业属于以下领域之一： 计算机科学 机器人学 人工智能 工程学 一个密切相关的学科 必备技能： 对自主系统、机器人技术或人工智能的浓厚兴趣 进行独立研究及批判性评估科学文献的能力 良好的编程技能，优选使用 Python 或类似语言

资助：竞争性资助 学费与资助 我们为英国本土学生和国际学生提供多种资助机会。符合条件的学生可通过“地平线欧洲”学费减免，自动免除国际学生学费与英国本土学生学费之间的差额。 大学通过竞争性遴选授予的校长助学金，为遴选排名靠前的申请人支付国际学生学费与英国本土学生学费之间的差额。 本校各学院通过竞争性遴选提供的博士奖助金，通常为遴选排名靠前的申请人支付按英国本土学生标准收取的学费，并提供生活津贴。 资助采用滚动授予方式，因此请尽早申请，以尽可能增加进入资助评选的机会。 如需了解更多信息，请访问我们的研究生研究资助页面。

如何申请 您需： 选择课程类型（研究型）、2027/28学年、工程与物理科学学院 选择全日制或非全日制 搜索项目：哲学博士 计算机科学（7089） 在申请表第2部分填写导师姓名 申请材料应包括： 研究提案 您的CV（个人简历） 2份学术推荐信 截至目前的学位课程成绩单和证书 英语语言资格证明（如适用）