Gokarna Sharma

収録論文 12本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• 匿名グラフにおける位置認識型分散配置
  群制御2026/2/1

  色付きノードと色付きロボットを対象に、各ロボットが同じ色の異なるノードに配置されるよう移動する新問題を定式化し、時間とメモリの保証付き決定アルゴリズムを提案した。

• 直線上のオンライン巡回修理人問題に対する学習支援アルゴリズム
  学習支援オンラインアルゴリズム2026/1/1

  直線上のオンライン巡回修理人問題において、機械学習によるリクエスト位置の予測を活用する学習支援フレームワークを初めて適用し、予測が正確な場合に競合比2+√3を達成する決定論的アルゴリズムを提案した。

• 移動障害を持つ不透明ロボットの非同期集合
  群制御2025/9/1

  移動障害モデルにおいて、非同期環境でロボットを集合させるための色数と時間のトレードオフを明らかにし、最適な色数を用いた決定アルゴリズムを提案した理論研究。

• 非同期環境における最適な分散アルゴリズム
  群制御2025/7/1

  匿名グラフ上でk体の移動エージェントを衝突なく分散させる問題に対し、非同期環境で初めて最適なO(k)時間・O(log(k+Δ))ビットのメモリを達成するアルゴリズムを提案した。

• エージェント型分散コンピューティング
  群制御2025/7/1

  計算機を移動可能なエージェントとして捉える新しい分散計算モデルを提案し、リーダー選出と最小全域木問題に対する時間・メモリ効率の良い決定論的アルゴリズムを開発した。

• オンライン経路問題における空間的局所性の有効性
  経路計画2025/6/1

  オンラインTSPとDARPにおいて、将来のリクエストが現在位置からどの程度の距離内で発生するかを事前に知る「空間的局所性」モデルを提案し、競合比の改善に有効であることを示した。

• 分散は（ほぼ）最適である：（非）同期下において
  群制御2025/3/1

  匿名グラフ上のエージェント分散問題に対し、同期設定で初の最適時間O(k)かつメモリO(log(k+Δ))のアルゴリズムを、非同期設定でもほぼ最適な時間O(k)のアルゴリズムを提案した。

• Deep Recurrent Q-learning for Energy-constrained Coverage with a Mobile Robot
  2022/10/1
• Collisionless Pattern Discovery in Robot Swarms Using Deep Reinforcement Learning
  2022/9/1
• Near-Optimal Dispersion on Arbitrary Anonymous Graphs
  2021/6/1
• Dispersion of Mobile Robots in the Global Communication Model
  2019/9/1
• A Constant-Factor Approximation Algorithm for Online Coverage Path Planning with Energy Constraint
  2019/6/1