Emergence of specialized Collective Behaviors in Evolving Heterogeneous Swarms

要約

社会性昆虫の群れなどの自然の動物のグループは、複雑な課題に取り組み、生き残るために役立つ、驚くべき程度の課題の専門化を示します。
これは表現型の可塑性によって裏付けられています。つまり、個体は同じ遺伝子型を共有し、その遺伝子型は異なるクラスの個体では異なるように発現され、それぞれが 1 つのタスクに特化しています。
この研究では、表現型の可塑性を備えた模擬ロボットの群れを進化させ、創発的な知覚タスク中の特殊な集団行動の出現を研究します。
表現型の可塑性は、遺伝子型を 2 つのコンポーネントに分割し、各コンポーネントに 1 つの異なるニューラル ネットワーク コントローラーを関連付けることによって、行動の不均一性の形で実現されます。
2 つのコンポーネントを通じてグループ全体の挙動を表現する遺伝子型全体は、単一の適応度関数によって進化します。
私たちは得られた行動を分析し、その結果から得られる洞察を利用してオンライン規制メカニズムを設計します。
私たちの実験では、次の 3 つの主な発見が示されています。 1) サブグループは、異なる創発的な行動を進化させます。
2) 群れ全体の有効性は 2 つのサブグループ間の相互作用に依存し、単一のサブグループの動作よりも堅牢なパフォーマンスが得られます。
3) オンライン規制メカニズムにより、全体的なパフォーマンスと拡張性が向上します。

要約(オリジナル)

Natural groups of animals, such as swarms of social insects, exhibit astonishing degrees of task specialization, useful to address complex tasks and to survive. This is supported by phenotypic plasticity: individuals sharing the same genotype that is expressed differently for different classes of individuals, each specializing in one task. In this work, we evolve a swarm of simulated robots with phenotypic plasticity to study the emergence of specialized collective behavior during an emergent perception task. Phenotypic plasticity is realized in the form of heterogeneity of behavior by dividing the genotype into two components, with one different neural network controller associated to each component. The whole genotype, expressing the behavior of the whole group through the two components, is subject to evolution with a single fitness function. We analyse the obtained behaviors and use the insights provided by these results to design an online regulatory mechanism. Our experiments show three main findings: 1) The sub-groups evolve distinct emergent behaviors. 2) The effectiveness of the whole swarm depends on the interaction between the two sub-groups, leading to a more robust performance than with singular sub-group behavior. 3) The online regulatory mechanism enhances overall performance and scalability.

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