論文の概要: Learning from Evolution: Improving Collective Decision-Making Mechanisms using Insights from Evolutionary Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02133v1
• Date: Fri, 3 May 2024 14:37:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 12:36:11.047567
• Title: Learning from Evolution: Improving Collective Decision-Making Mechanisms using Insights from Evolutionary Robotics
• Title（参考訳）: 進化から学ぶ:進化ロボティクスの洞察による集団意思決定メカニズムの改善
• Authors: Tanja Katharina Kaiser,
• Abstract要約: 集合的意思決定により、マルチロボットシステムは現実世界の環境で自律的に行動することができる。 近年の研究では、進化計算の手法を用いてより効率的な集団決定機構を創出できることが示されている。 我々は、進化した集団意思決定メカニズムを詳細に分析し、得られた知見に基づいて、2つの新たな意思決定メカニズムを手書きする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1756081703276
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Collective decision-making enables multi-robot systems to act autonomously in real-world environments. Existing collective decision-making mechanisms suffer from the so-called speed versus accuracy trade-off or rely on high complexity, e.g., by including global communication. Recent work has shown that more efficient collective decision-making mechanisms based on artificial neural networks can be generated using methods from evolutionary computation. A major drawback of these decision-making neural networks is their limited interpretability. Analyzing evolved decision-making mechanisms can help us improve the efficiency of hand-coded decision-making mechanisms while maintaining a higher interpretability. In this paper, we analyze evolved collective decision-making mechanisms in detail and hand-code two new decision-making mechanisms based on the insights gained. In benchmark experiments, we show that the newly implemented collective decision-making mechanisms are more efficient than the state-of-the-art collective decision-making mechanisms voter model and majority rule.
• Abstract（参考訳）: 集合的意思決定により、マルチロボットシステムは現実世界の環境で自律的に行動することができる。 既存の意思決定メカニズムは、いわゆるスピード対精度トレードオフに悩まされるか、あるいはグローバルなコミュニケーションを含めることで、高複雑性に依存している。 近年の研究では、進化計算の手法を用いて、ニューラルネットワークに基づくより効率的な集団決定機構が生成できることが示されている。 これらの意思決定ニューラルネットワークの大きな欠点は、その限定的な解釈性である。 進化した意思決定機構の分析は、より高い解釈性を維持しつつ、手作業による意思決定機構の効率を向上させるのに役立つ。 本稿では、進化した集団意思決定メカニズムを詳細に分析し、得られた知見に基づいて2つの新たな意思決定メカニズムを手書きする。 ベンチマーク実験では,新たに実装された集団意思決定機構が,最先端の集団意思決定機構である投票者モデルや多数決ルールよりも効率的であることが示されている。

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