群知能と進化的計算の国際ジャーナル

概要

増分進化型 CMA-NeuroES を使用した堅牢な群ロボット システム

大倉一弘、Tian Yu、安田敏行、松村善之、五箇正典

群ロボット工学 (SR) は、多数の均質なロボットを調整する新しいアプローチです。SR は社会性昆虫からヒントを得ています。SR システム (SRS) 内の個々のロボットは比較的単純で、物理的に具現化されています。研究者は、ロボットとその環境間のローカルな相互作用を通じて、堅牢でスケーラブルで柔軟な集団行動を設計することを目指しています。この研究では、共分散行列適応進化戦略を備えた再帰型人工ニューラル ネットワークによって進化したシミュレートされたロボット コントローラー、つまり CMANeuroES を、増分人工進化に採用しています。協調的な食物採集は、最も複雑なシミュレーション アプリケーションの 1 つとして、提案されたコントローラーによって実行されます。SRS には高いレベルの堅牢性が期待されるため、CMANeuroES による増分人工進化が、シミュレーション実験でテストされたものの中で最も堅牢なロボット コントローラーを生成することを確認するために、いくつかのテストが行​​われます。