演化异构群体中专业化集体行为的涌现
机器人学
2024-02-08 v1 人工智能
摘要
自然界的动物群体，如社会性昆虫群，展现出惊人的任务专业化程度，这对于处理复杂任务和生存至关重要。这种现象由表型可塑性支持：具有相同基因型的个体针对不同类别的个体表现出不同的表达方式，各自专攻一项任务。在本工作中，我们演化了一群具有表型可塑性的模拟机器人，以研究在涌现感知任务期间专业化集体行为的涌现。表型可塑性通过将基因型划分为两个组件来实现行为的异质性，每个组件关联一个不同的神经网络控制器。表达整个群体行为的完整基因型（通过两个组件）接受单一适应度函数的演化。我们分析了所获得的行为，并利用这些结果提供的见解设计了一种在线调节机制。我们的实验显示了三个主要发现：1) 子群体演化出不同的涌现行为。2) 整个群体的有效性取决于两个子群体之间的相互作用，从而比单一子群体行为具有更鲁棒的性能。3) 在线调节机制提高了整体性能和可扩展性。
引用
@article{arxiv.2402.04763,
title = {Emergence of specialized Collective Behaviors in Evolving Heterogeneous Swarms},
author = {Fuda van Diggelen and Matteo De Carlo and Nicolas Cambier and Eliseo Ferrante and A. E. Eiben},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.04763},
year = {2024}
}