Dissertação

Evolving flocking in embodied agents based on local and global application of Reynolds’ rules EVALUATED

Em sistemas de grande escala de agentes, tais como grupos de robôs autónomos, a capacidade de flocking é essencial em diversas tarefas. No entanto, continua por explorar as condições necessárias para evoluir o comportamento de flocking. Nesta dissertação, estudamos e demonstramos como as técnicas de computação evolucionárias podem ser usadas para desenvolver comportamentos de flocking, em particular, como as funções de avaliação devem ser desenhadas para desenvolver controladores de elevado desempenho. Neste estudo, usamos como base o trabalho de Reynolds sobre flocking. Implementamos duas abordagens que permitem sintetizar automaticamente controladores para robôs desempenharem comportamentos de flocking, ambas usando uma função de avaliação simples e explicita, inspirada nas regras de Reynolds. Na primeira abordagem, os componentes da função de avaliação baseiam-se directamente nas três regras locais de Reynolds que promovem separação, coesão e alinhamento entre robôs vizinhos. Descobrimos que incorporar as regras de Reynolds na função de avaliação pode levar à evolução de comportamentos de flocking, mas apenas quando a sua aplicação é global, abrangendo todo o grupo, em vez de se considerar apenas interações locais. Na segunda abordagem, mostramos que nem todos os princípios de Reynolds são necessários para evoluir flocking. Em particular, o alinhamento não precisa de ser explicitamente recompensado para evoluir com sucesso flocking. Este estudo representa, assim, um passo significativo em direcção ao uso de técnicas evolucionárias na sintetização de comportamentos colectivos para tarefas nas quais sistemas de multi-agentes precisam de se mover como um todo.
Flocking, Robótica Evolucionária, Algoritmos Genéticos, Redes Neuronais, Controladores Robóticos.

Junho 4, 2019, 9:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Susana Margarida da Silva Vieira

Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Sancho Moura Oliveira

ISCTE - Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação

Professor Auxiliar