Adaptive bias for dissensus in nonlinear opinion dynamics with application to evolutionary division of labor games

要約

この論文では、集団報酬を最大化する目的で、エージェントを任意のサイズのグループに割り当てるために、非線形オピニオン ダイナミクス (NOD) におけるバイアス パラメーターを適応的に制御する問題を取り上げます。
以前の研究では、NOD と多目的動作最適化の組み合わせに基づくアルゴリズムが、自律タスク割り当てフィールド実験でマルチロボット システムの一部として導入されることに成功しました。
フィールドでの結果に動機付けられて、この論文では、NOD と進化的ゲームのフレームワークを合成する新しいタスク割り当てモデルを提案し、分析します。
分散型フィードバックを使用した適応バイアスを通じて、グループ内の意見状態を 2 つのタスク間のエージェントの望ましい割り当てに制御できる十分な条件を証明します。
次に、協力的な進化分業ゲームのシミュレーション研究で理論的結果を検証します。

要約(オリジナル)

This paper addresses the problem of adaptively controlling the bias parameter in nonlinear opinion dynamics (NOD) to allocate agents into groups of arbitrary sizes for the purpose of maximizing collective rewards. In previous work, an algorithm based on the coupling of NOD with an multi-objective behavior optimization was successfully deployed as part of a multi-robot system in an autonomous task allocation field experiment. Motivated by the field results, in this paper we propose and analyze a new task allocation model that synthesizes NOD with an evolutionary game framework. We prove sufficient conditions under which it is possible to control the opinion state in the group to a desired allocation of agents between two tasks through an adaptive bias using decentralized feedback. We then verify the theoretical results with a simulation study of a collaborative evolutionary division of labor game.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google