国际群体智能与进化计算杂志

抽象的

使用 CMA-NeuroES 和增量进化的稳健群体机器人系统

大仓一宏、田宇、安田敏之、松村芳之和五花正则

群体机器人 (SR) 是一种协调大量同质机器人的新方法；SR 的灵感来自社会性昆虫。SR 系统 (SRS) 中的每个机器人都相对简单且具有物理实体。研究人员旨在通过机器人与其环境之间的局部交互来设计稳健、可扩展且灵活的集体行为。在本研究中，采用由具有协方差矩阵自适应进化策略的循环人工神经网络进化的模拟机器人控制器，即 CMANeuroES，进行增量人工进化。我们提出的控制器进行合作觅食，这是最复杂的模拟应用之一。由于 SRS 需要高水平的稳健性，因此进行了多项测试，以验证使用 CMANeuroES 的增量人工进化是否在模拟实验中测试的机器人控制器中生成最稳健的机器人控制器。