要約
形態と制御の共同最適化を通じて特定のタスクに適応するようにエージェントをトレーニングすることは、広く注目を集めています。
ただし、マルチエージェントの競争シナリオにおけるエージェントの最適な構成と戦術が存在するかどうかは、依然として最終的に結論を出すのが難しい問題です。
これに関連して、我々は、対立するエージェントの設計と戦術を共進化させる競争的進化 (CompetEvo) を提案します。
私たちは 3 匹の動物とその進化した派生動物で構成されるアリーナを構築し、異なる形態を持つエージェントを互いに直接競合させます。
結果は、私たちの方法により、固定モーフエージェントと比較してエージェントが戦闘により適切な設計と戦略を進化させ、戦闘シナリオで利点を得ることができることを明らかにしました。
さらに、非対称モーフの下で対決が行われたときに現れる驚くべき印象的な行動を示します。
要約(オリジナル)
Training an agent to adapt to specific tasks through co-optimization of morphology and control has widely attracted attention. However, whether there exists an optimal configuration and tactics for agents in a multiagent competition scenario is still an issue that is challenging to definitively conclude. In this context, we propose competitive evolution (CompetEvo), which co-evolves agents’ designs and tactics in confrontation. We build arenas consisting of three animals and their evolved derivatives, placing agents with different morphologies in direct competition with each other. The results reveal that our method enables agents to evolve a more suitable design and strategy for fighting compared to fixed-morph agents, allowing them to obtain advantages in combat scenarios. Moreover, we demonstrate the amazing and impressive behaviors that emerge when confrontations are conducted under asymmetrical morphs.
arxiv情報
| 著者 | Kangyao Huang,Di Guo,Xinyu Zhang,Xiangyang Ji,Huaping Liu |
| 発行日 | 2024-05-28 15:53:02+00:00 |
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