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Towards Energy Optimization: Emergent Task Allocation in a Swarm of Foraging Robots

机译：迈向能源优化：大量觅食机器人中的紧急任务分配

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This article presents a simple adaptation mechanism to automatically adjust the ratio of foragers to resters (division of labor) in a swarm of foraging robots and hence maximize the net energy income to the swarm. Three adaptation rules are introduced based on local sensing and communications. Individual robots use internal cues (successful food retrieval), environmental-cues (collisions with teammates while searching for food) and social cues (team-mate success in food retrieval) to dynamically vary the time spent foraging or resting. Simulation results show that the swarm demonstrates successful adaptive emergent division of labor and robustness to environmental change (in food source density), and we observe that robots need to cooperate more when food is scarce. Furthermore, the adaptation mechanism is able to guide the swarm towards energy optimization despite the limited sensing and communication abilities of the individual robots and the simple social interaction rules. The swarm also exhibits the capacity to collectively perceive environmental changes; a capacity that can only be observed at a group level and cannot be deduced from individual robots.
机译：本文提出了一种简单的自适应机制，可以自动调整觅食机器人群中的觅食者与休息者的比例（劳动分工），从而最大程度地增加群体的净能源收入。基于局部感测和通信引入了三种适应规则。各个机器人使用内部提示（成功获取食物），环境提示（在寻找食物时与队友发生冲突）和社交提示（在食物获取中队友成功）来动态地改变觅食或休息的时间。仿真结果表明，该群体证明了成功的自适应分工和对环境变化的鲁棒性（在食物来源密度方面），并且我们观察到在食物短缺时机器人需要更多地合作。此外，尽管各个机器人的感知和通信能力有限，并且社交规则简单，但自适应机制仍能够引导群体实现能源优化。群体还具有集体感知环境变化的能力。一个只能在组级别上观察到的能力，而不能从单个机器人中推论得出。

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