Dynamic task allocation in a robotic swarm is a necessary process for proper management of the swarm. It allows the distribution of the identified tasks to be performed, among the swarm of robots, in such a way that a pre-defined proportion of execution of those tasks is achieved. In this context, there is no central unit to take care of the task allocation. So any algorithm proposal must be distributed, allowing every, and each robot in the swarm to identify the task it must perform. This paper proposes a distributed control algorithm to implement dynamic task allocation in a swarm robotics environment. The algorithm is inspired by the particle swarm optimization. In this context, each robot that integrates the swarm must run the algorithm periodically in order to control the underlying actions and decisions. The algorithm was implemented on ELISA III real swarm robots and extensively tested. The algorithm is effective and the corresponding performance is promising.

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Many interesting and difficult practical problems need to be tackled in the areas of firefighting, biological and/or chemical decontamination, tactical and/or rescue searches, and Web spamming, among others. These problems, however, can be mapped onto the graph decontamination problem, also called the graph search problem. Once the target space is mapped onto a graph G(N,E), where N is the set of G nodes and E the set of G edges, one initially considers all nodes in N to be contaminated. When a guard, i.e., a decontaminating agent, is placed in a node i ??N, i becomes (clean and) guarded. In case such a guard leaves node i, it can only be guaranteed that i will remain clean if all its neighboring nodes are either clean or clean and guarded. The graph decontamination/search problem consists of determining a sequence of guard movements, requiring the minimum number of guards needed for the decontamination of G. This chapter presents a novel swarm robotics approach to firefighting, a conflagration in a hypothetical apartment ground floor. The mechanism has been successfully simulated on the Webots platform, depicting a firefighting swarm of e-puck robots.

Abstract-This paper proposes a distributed control algorithm to implement dynamic task allocation in a swarm robotics environment. In this context, each robot that integrates the swarm must run the algorithm periodically in order to control the underlying actions and decisions. The algorithm was implemented and extensively tested. The corresponding performance and effectiveness are promising.Keywords-Dynamic task allocation, Swarm robotics, Swarm intelligence, Multi-Robot Systems.Resumo-Este artigo propõe um algoritmo de controle distribuído para a alocação dinâmica de tarefas em um ambiente de robótica de enxame. Neste contexto, cada robô que integra o enxame deve executar este algoritmo periodicamente para controlar suas ações e decisões. O algoritmo foi implementado e amplamente testado. Assim seu desempenho e eficácia são promissores.Palavras-chave-Alocação dinâmica de tarefas, Robótica de enxame, Inteligência de enxame, Sistemas multirobôs 1 Introdução A Inteligência de Enxame foi proposta no final de 1980 através da observação do comportamento social de espécies de insetos e pássaros mostrada em Bonabeau et al. (1999). Estas espécies realizam tarefas simples coletivamente com o intuito de alcançar objetivos complexos e impossíveis de serem realizados por apenas um indiví-duo do enxame. A ideia central deste comportamento coletivoé a de executar uma tarefa complexa dividindo-a em tarefas simples que são facilmente executadas pelos membros do enxame. A abordagem da robótica de enxame surgiu a partir desta observação estendida a grupos de robôs mó-veis com capacidade de processamento limitada.A alocação dinâmica de tarefasé um processo necessário para o bom gerenciamento do enxame. Este permite distribuir as tarefas, a serem realizadas, entre os robôs do enxame de tal maneira que uma proporção pré-definida de execução de tarefas seja respeitada. A proporção deveria ser determinada no sentido de permitir o alcance do objetivo global do enxame. A alocação de tarefasé um processo dinâmico pois precisa ser continuamente ajustada em respostaàs alterações no ambiente e/ou no desempenho do enxame. Uma solução imediata para resolver este problema baseia-se na abordagem centralizada. No entanto, uma alocacão distribuída representa uma melhor aproximacão do comportamento dos enxames de espécies sociais, onde não existe um mecanismo de controle centralizado. Portanto, a alocação de tarefas em enxames de robôs deve surgir como resultado de um processo distribuído. Esta descentralização aumenta a complexidade do problema, pois o robô não tem uma visão completa do ambiente. Cada robô deverá tomar decisões de controle locais sem o conhecimento completo do que outros robôs fizeram no passado, estão fazendo agora ou irão fazer no futuro.Diversas aplicações que são automatizadas usando a robótica de enxame, requerem uma alocação dinâmica de tarefas. Por exemplo, em situações que representem um risco ou inviabilizem a presença humana para a execução de uma tarefa, o enxame de robôs seria capaz de se auto-organizar para formar g...