論文の概要: The Role of Morphological Variation in Evolutionary Robotics: Maximizing
Performance and Robustness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02809v2
- Date: Wed, 11 Oct 2023 20:05:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-14 15:54:20.517066
- Title: The Role of Morphological Variation in Evolutionary Robotics: Maximizing
Performance and Robustness
- Title（参考訳）: 進化ロボットにおける形態変化の役割 : 性能とロバストさの最大化
- Authors: Jonata Tyska Carvalho and Stefano Nolfi
- Abstract要約: 形態変化の影響を計測する手法を提案する。
我々は,変化の振幅,それらが導入されたモダリティ,および進化するエージェントの性能とロバスト性の関係を解析した。
以上の結果から, 形態的変動は, 様々な条件および非変動条件において, より優れた結果をもたらすことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Exposing an Evolutionary Algorithm that is used to evolve robot controllers
to variable conditions is necessary to obtain solutions which are robust and
can cross the reality gap. However, we do not yet have methods for analyzing
and understanding the impact of the varying morphological conditions which
impact the evolutionary process, and therefore for choosing suitable variation
ranges. By morphological conditions, we refer to the starting state of the
robot, and to variations in its sensor readings during operation due to noise.
In this article, we introduce a method that permits us to measure the impact of
these morphological variations and we analyze the relation between the
amplitude of variations, the modality with which they are introduced, and the
performance and robustness of evolving agents. Our results demonstrate that (i)
the evolutionary algorithm can tolerate morphological variations which have a
very high impact, (ii) variations affecting the actions of the agent are
tolerated much better than variations affecting the initial state of the agent
or of the environment, and (iii) improving the accuracy of the fitness measure
through multiple evaluations is not always useful. Moreover, our results show
that morphological variations permit generating solutions which perform better
both in varying and non-varying conditions.
- Abstract（参考訳）: ロボットコントローラを可変条件に進化させるために使用される進化的アルゴリズムの抽出は、堅牢で現実のギャップを越えられるソリューションを得るために必要である。
しかし,進化過程に影響を及ぼす様々な形態的条件の影響を解析し,理解するための方法が未だ存在しないため,適切な変動範囲を選択することができる。
形態学的条件により,ロボットの起動状態や,騒音による動作時のセンサ読み取りの変動について述べる。
本稿では,これらの形態的変動の影響を計測し,変化の振幅,それらが導入されたモダリティ,そして進化するエージェントの性能と堅牢性との関係を解析する手法を提案する。
私たちの結果は
i)進化的アルゴリズムは、非常に高い影響を持つ形態変化を許容することができる。
(ii)薬剤の作用に影響を及ぼす変動は、薬剤の初期状態又は環境に影響を及ぼす変動よりもはるかに許容される。
(iii)複数の評価による適合度尺度の精度の向上は必ずしも有用ではない。
さらに, 形態変化は, 変動条件と非変動条件の両方においてより優れた解を生成できることを示した。
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