論文の概要: Evolving generalist controllers to handle a wide range of morphological variations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10201v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 23:06:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 17:06:49.545876
• Title: Evolving generalist controllers to handle a wide range of morphological variations
• Title（参考訳）: 幅広い形態的変動を扱うための進化的一般制御系
• Authors: Corinna Triebold, Anil Yaman
• Abstract要約: 人工ニューラルネットワーク(ANN)の堅牢性と一般化性の研究は、いまだに限られている。 予期せぬ形態変化や環境変化は、ANNコントローラがこれらの変化を処理できなければ失敗する可能性がある。 本稿では,制御器の堅牢性と汎用性を高めることを目的としたアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7042264000899534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neuro-evolutionary methods have proven effective in addressing a wide range of tasks. However, the study of the robustness and generalisability of evolved artificial neural networks (ANNs) has remained limited. This has immense implications in the fields like robotics where such controllers are used in control tasks. Unexpected morphological or environmental changes during operation can risk failure if the ANN controllers are unable to handle these changes. This paper proposes an algorithm that aims to enhance the robustness and generalisability of the controllers. This is achieved by introducing morphological variations during the evolutionary process. As a results, it is possible to discover generalist controllers that can handle a wide range of morphological variations sufficiently without the need of the information regarding their morphologies or adaptation of their parameters. We perform an extensive experimental analysis on simulation that demonstrates the trade-off between specialist and generalist controllers. The results show that generalists are able to control a range of morphological variations with a cost of underperforming on a specific morphology relative to a specialist. This research contributes to the field by addressing the limited understanding of robustness and generalisability in neuro-evolutionary methods and proposes a method by which to improve these properties.
• Abstract（参考訳）: 神経進化的手法は、幅広いタスクに効果的であることが証明されている。 しかし、進化したニューラルネットワーク(anns)のロバスト性と汎用性の研究は、まだ限られている。 このようなコントローラーが制御タスクで使用されるロボティクスのような分野では、これは大きな意味を持つ。 予期せぬ形態変化や環境変化は、ANNコントローラがこれらの変化を処理できなければ失敗する可能性がある。 本稿では,コントローラのロバスト性と汎用性を向上させるアルゴリズムを提案する。 これは進化過程中に形態学的変化を導入することで達成される。 その結果,形態やパラメータの適応に関する情報を必要とせずに,多種多様な形態変化を十分に扱える一般制御器が発見された。 我々は,スペシャリストとジェネラリストコントローラのトレードオフを実証するシミュレーションに関する広範な実験分析を行う。 その結果, 一般学者は, 特定の形態に対して過小評価されるコストで, 様々な形態変化を制御できることが示唆された。 本研究は,神経進化的手法における強靭性と一般化可能性の限定的理解に対処し,これらの特性を改善する手法を提案する。

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