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首页> 外文期刊>International Journal of Swarm Intelligence and Evolutionary Computation >Robust Swarm Robotics System Using CMA-NeuroES with Incremental Evolution
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Robust Swarm Robotics System Using CMA-NeuroES with Incremental Evolution

机译：使用CMA-NeuroES进行增量进化的强大群机器人系统

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Swarm robotics (SR) is a novel approach to the coordination of large numbers of homogeneous robots; SR takes inspiration from social insects. Each individual robot in an SR system (SRS) is relatively simple and physically embodied. Researchers aim to design robust, scalable, and flexible collective behaviours through local interactions between robots and their environment. In this study, a simulated robot controller evolved by a recurrent artificial neural network with the covariance matrix adaptation evolution strategy, i.e., CMANeuroES is adopted for incremental artificial evolution. Cooperative food foraging is conducted by our proposed controller as one of the most complex simulation applications. Since a high level of robustness is expected in an SRS, several tests are conducted to verify that incremental artificial evolution with CMANeuroES generates the most robust robot controller among the ones tested in simulation experiments.
机译：群机器人（SR）是一种用于协调大量同类机器人的新颖方法。 SR从社交昆虫中汲取灵感。 SR系统（SRS）中的每个机器人都相对简单且在物理上体现。研究人员旨在通过机器人与其环境之间的局部交互来设计健壮，可扩展且灵活的集体行为。在这项研究中，通过递归人工神经网络使用协方差矩阵自适应进化策略（即CMANeuroES）进化的模拟机器人控制器被用于增量人工进化。合作式食物觅食是由我们建议的控制器进行的，是最复杂的模拟应用之一。由于在SRS中期望具有很高的鲁棒性，因此进行了一些测试，以验证使用CMANeuroES进行的增量人工进化会生成在模拟实验中测试的最鲁棒的机器人控制器。

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