다수의 로봇 플릿을 대상으로 리소스 할당을 하면서 어떤 접근 방식을 사용하나요?

다수의 로봇 플릿에서 리소스 할당을 할 때 핵심은 중앙화된 스케줄러와 로컬 실행 간의 역할 분리입니다. 중앙 스케줄러는 전체 플릿의 상태를 주기적으로 수집해 우선순위를 계산하고, 실제 실행은 로컬에서 독립적으로 처리하는 구조가 안정적입니다. 연구 프로젝트에서 멀티에이전트 환경에서 태스크 충돌을 줄이기 위해 경매 기반 할당 알고리즘을 구현했는데, 각 로봇이 비용 함수를 기반으로 태스크를 입찰하고 중앙이 배분하는 방식이었습니다. 병목은 스케줄러의 업데이트 주기였는데, 너무 짧으면 통신 오버헤드가 크고 너무 길면 반응 속도가 떨어져 태스크 복잡도에 따라 동적으로 조정하는 방식을 썼습니다. 앞으로도 중앙 조율과 로컬 자율성의 균형을 유지하는 방식으로 플릿 시스템을 설계하겠습니다.