Evolving Neural Networks Reveal Emergent Collective Behavior from Minimal Agent Interactions

要約

マルチエージェントシステムにおける創発的な行動の背後にあるメカニズムを理解することは、群ロボット工学や人工知能などの分野を進歩させるために重要です。
この研究では、ネットワークの複雑さと集団行動パターンの関係に焦点を当て、動的環境におけるエージェントの行動を制御するためにニューラル ネットワークがどのように進化するかを調査します。
定量的および定性的分析を実行することにより、ネットワークの非線形性の程度が、新たな動作の複雑さと相関することを実証します。
車線形成や層流などの単純な動作は、より線形なネットワーク動作によって特徴付けられますが、群れや群れなどの複雑な動作は、高度に非線形な神経処理を示します。
さらに、適度な騒音、より広い視野、より低いエージェント密度などの特定の環境パラメータは、より豊かで複雑な集団行動を推進する非線形ネットワークの進化を促進します。
これらの結果は、マルチエージェント システムで望ましい行動を誘導するために進化条件を調整することの重要性を強調し、自律的な群れでの調整を最適化するための新しい経路を提供します。
私たちの発見は、神経メカニズムが集団のダイナミクスにどのような影響を与えるかについてのより深い理解に貢献し、インテリジェントな自己組織化システムの設計に影響を与えます。

要約(オリジナル)

Understanding the mechanisms behind emergent behaviors in multi-agent systems is critical for advancing fields such as swarm robotics and artificial intelligence. In this study, we investigate how neural networks evolve to control agents’ behavior in a dynamic environment, focusing on the relationship between the network’s complexity and collective behavior patterns. By performing quantitative and qualitative analyses, we demonstrate that the degree of network non-linearity correlates with the complexity of emergent behaviors. Simpler behaviors, such as lane formation and laminar flow, are characterized by more linear network operations, while complex behaviors like swarming and flocking show highly non-linear neural processing. Moreover, specific environmental parameters, such as moderate noise, broader field of view, and lower agent density, promote the evolution of non-linear networks that drive richer, more intricate collective behaviors. These results highlight the importance of tuning evolutionary conditions to induce desired behaviors in multi-agent systems, offering new pathways for optimizing coordination in autonomous swarms. Our findings contribute to a deeper understanding of how neural mechanisms influence collective dynamics, with implications for the design of intelligent, self-organizing systems.

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