論文の概要: Efficiently Evolving Swarm Behaviors Using Grammatical Evolution With PPA-style Behavior Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15776v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 17:36:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 09:16:10.880087
• Title: Efficiently Evolving Swarm Behaviors Using Grammatical Evolution With PPA-style Behavior Trees
• Title（参考訳）: PPA型行動木を用いた文法進化を用いた群集行動の効率的な進化
• Authors: Aadesh Neupane, Michael A. Goodrich
• Abstract要約: 人工エージェントによるSwarmの動作の進化は、計算コストが高く、困難である。 本稿では, PPA(Postcondition-Precondition-Action)標準行動木(BT)と文法的進化(BT)を体系的に組み合わせることで, 群集の挙動を進化させる。 進化するアルゴリズムは、前回の作業よりも8倍改善された、飼料と巣のメンテナンスタスクの学習試行の75%に成功しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.111899441919164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evolving swarm behaviors with artificial agents is computationally expensive and challenging. Because reward structures are often sparse in swarm problems, only a few simulations among hundreds evolve successful swarm behaviors. Additionally, swarm evolutionary algorithms typically rely on ad hoc fitness structures, and novel fitness functions need to be designed for each swarm task. This paper evolves swarm behaviors by systematically combining Postcondition-Precondition-Action (PPA) canonical Behavior Trees (BT) with a Grammatical Evolution. The PPA structure replaces ad hoc reward structures with systematic postcondition checks, which allows a common grammar to learn solutions to different tasks using only environmental cues and BT feedback. The static performance of learned behaviors is poor because no agent learns all necessary subtasks, but performance while evolving is excellent because agents can quickly change behaviors in new contexts. The evolving algorithm succeeded in 75\% of learning trials for both foraging and nest maintenance tasks, an eight-fold improvement over prior work.
• Abstract（参考訳）: 人工エージェントによる群行動の進化は計算量的に高価で困難である。 報酬構造はswarm問題では不十分であることが多いため、数百のswarm動作を成功させるシミュレーションはごくわずかである。 さらに、swarm進化アルゴリズムは通常アドホックな適合構造に依存しており、新しい適合関数はswarmタスクごとに設計する必要がある。 本稿では,ポストコンディショニング・プレコンディショニング・アクション (ppa) 標準行動木 (bt) と文法的進化を体系的に組み合わせ,群行動を進化させる。 PPA構造はアドホック報酬構造を体系的な後条件チェックに置き換え、共通文法は環境手がかりとBTフィードバックのみを用いて様々なタスクの解を学習することができる。 学習行動の静的なパフォーマンスは、エージェントがすべての必要なサブタスクを学習しないため貧弱であるが、エージェントが新しいコンテキストでの振る舞いを素早く変更できるため、進化中のパフォーマンスは優れている。 進化するアルゴリズムは、飼料と巣のメンテナンスタスクの両方で75\%の学習試験に成功し、以前の作業よりも8倍改善した。

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