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

Detalhes: {pt=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., en=In large scale systems of embodied agents, such as robot swarms, the ability to flock is essential in many task. However, the conditions necessary to evolve self-organised flocking behaviours remain unknown. In this dissertation, we study and demonstrate how evolutionary techniques can be used to synthesise flocking behaviours, in particular, how fitness functions should be designed to evolve high-performing controllers. In our study, we consider Reynolds' seminal work on flocking, the boids model. We identify two approaches that can be used to automatically synthesise robot controllers for flocking behaviour, both using a simple, explicit fitness function inspired by Reynolds’ flocking rules. In the first approach, the components of the fitness function are directly based on Reynolds' three local rules that enforce respectively separation, cohesion and alignment between neighbouring robots. We found that embedding Reynolds’ rules in the fitness function can lead to the successful evolution of flocking behaviours, but with the condition that the fitness scores the three components in respect to the whole swarm, rather than only considering local interactions. In the second approach, we show that not all Reynolds' principles are needed to evolve flocking. In particular, the alignment need not be explicitly rewarded to successfully evolve flocking. Our study thus represents a significant step towards the use of evolutionary techniques to synthesise collective behaviours for tasks in which embodied agents need to move as a single, cohesive group. }

Discussão: junho 4, 2019, 9:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

AUTOR

Rita Moreira Parada Ramos (ist186274)

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