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Incremental Development of Adaptive Behaviors using Trees of Self-Contained Solutions

机译：使用自包含解决方案树逐步开发自适应行为

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We present a methodology for incremental development of complex adaptive behaviors in robots. The methodology decomposes a given root strategy into a tree of self-contained supporting strategies that can be fully implemented and tested before the next strategy is added. The methodology also uses comparative performance tests for each new strategy relative to its predecessor. The methodology assumes the use of skill modules that can be shared by multiple behavioral layers and produces learning mechanisms that are highly specialized and context dependent. Two example applications of the methodology are presented using simulated robots in the domains of foraging/mapping and conflict resolution. The examples are implemented by hand using a decomposed model of behavior that allows skill modules to be shared while retaining a unique representation of each strategy for excitation and inhibition. Finally, we discuss how the solutions produced using this methodology differ from existing behavior-based solutions.
机译：我们提出了一种用于机器人复​​杂适应行为的增量开发的方法。该方法将给定的根策略分解为独立的支持策略树，可以在添加下一个策略之前对其进行完全实施和测试。该方法还针对每个新策略使用了相对于其前身的比较性能测试。该方法假设使用了可以由多个行为层共享的技能模块，并产生了高度专业化和上下文相关的学习机制。在觅食/映射和冲突解决领域中，使用模拟机器人展示了该方法的两个示例应用。使用分解的行为模型手动实现示例，该行为模型允许共享技能模块，同时保留每种激发和抑制策略的唯一表示形式。最后，我们讨论使用这种方法产生的解决方案与现有的基于行为的解决方案有何不同。

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