论文提出O-DOG算法用于多机器人目标跟踪

Pranjal Sharma等提出乐观分布式在线贪心算法O-DOG，用于bandit环境下多智能体的分布式在线次模协调，面向多机器人多目标跟踪这类最优动作随时间变化的任务。该算法利用对环境行为的预测来改进regret保证。 作者在模拟的多机器人目标跟踪场景中验证了O-DOG。论文8页、1图，投稿美国控制会议（ACC 2027），正在评审中。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。