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自组织系统通过在大量的组件或智能体之间进行典型的简单局部交互,从而获得例如全局系统行为。这一新兴服务(emergent service)通常表现出适应性、鲁棒性和可扩展性等属性,这使得自组织范式对于像协同自主机器人(cooperative autonomous robots)这样的技术应用程序具有至关重要的作用。可以这样说,局部交互的行为往往很简单,但通常很难对正确的交互规则集进行定义以实现所需的全局行为。在本文中,我们描述了一种全新的设计方法,它使用一种进化算法和人工神经网络对设计过程中需要大部量研究工作的部分进行自动化处理。我们实施了一场模拟机器人足球比赛,从而对所提出的方法进行测试和评估。我们还引入了一种能够与该方法相媲美的新方法,它采用Swiss System而不是完整的比赛以减少必要的模拟次数。
由多个自主移动机器人所组成的系统,这一概念之所以具有吸引力,原因如下:多个协同机器人将能够以更好的性能表现或以更低的成本完成任务。此外,相较于执行相同任务的单个强大机器人,松散耦合的分布式系统往往更具有鲁棒性,也更加灵活。移动机器人协同交互的好处可能是一项新兴的服务,即一个渐进的结果,它远不止是个体努力的总和。因此,一群机器人从而可以建立一个自组织系统。
如何提高机器人的「协同能力」?专家提出「进化」神经网络控制器