論文の概要: Evolving Neural Networks Reveal Emergent Collective Behavior from Minimal Agent Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19718v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 17:43:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:33:43.947412
• Title: Evolving Neural Networks Reveal Emergent Collective Behavior from Minimal Agent Interactions
• Title（参考訳）: ミニマルエージェント相互作用による創発的集団行動の進化
• Authors: Guilherme S. Y. Giardini, John F. Hardy II, Carlo R. da Cunha,
• Abstract要約: ニューラルネットワークが動的環境におけるエージェントの行動を制御するためにどのように進化するかを検討する。 レーン形成や層流のような単純な挙動は、より線形なネットワーク操作によって特徴づけられる。 中程度のノイズ、広い視野、低いエージェント密度といった特定の環境パラメータは、非線形ネットワークの進化を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Understanding the mechanisms behind emergent behaviors in multi-agent systems is critical for advancing fields such as swarm robotics and artificial intelligence. In this study, we investigate how neural networks evolve to control agents' behavior in a dynamic environment, focusing on the relationship between the network's complexity and collective behavior patterns. By performing quantitative and qualitative analyses, we demonstrate that the degree of network non-linearity correlates with the complexity of emergent behaviors. Simpler behaviors, such as lane formation and laminar flow, are characterized by more linear network operations, while complex behaviors like swarming and flocking show highly non-linear neural processing. Moreover, specific environmental parameters, such as moderate noise, broader field of view, and lower agent density, promote the evolution of non-linear networks that drive richer, more intricate collective behaviors. These results highlight the importance of tuning evolutionary conditions to induce desired behaviors in multi-agent systems, offering new pathways for optimizing coordination in autonomous swarms. Our findings contribute to a deeper understanding of how neural mechanisms influence collective dynamics, with implications for the design of intelligent, self-organizing systems.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントシステムにおける創発的行動のメカニズムを理解することは、スウォームロボティクスや人工知能といった分野の発展に不可欠である。 本研究では,ニューラルネットワークが動的環境におけるエージェントの行動を制御するためにどのように進化するかを考察し,ネットワークの複雑さと集団行動パターンとの関係に着目した。 定量的および定性的な分析を行うことにより、ネットワークの非線形性の程度が創発的行動の複雑さと相関することを示す。 レーン形成や層流のような単純な振る舞いは、より線形なネットワーク操作によって特徴づけられる一方、スワーミングや群れのような複雑な振る舞いは、非常に非線形なニューラル処理を示す。 さらに、中程度のノイズ、広い視野、低いエージェント密度といった特定の環境パラメータは、よりリッチで複雑な集団行動を促進する非線形ネットワークの進化を促進する。 これらの結果は,自律群における協調を最適化するための新たな経路を提供する多エージェントシステムにおいて,望ましい振る舞いを誘導するための進化条件の調整の重要性を強調している。 我々の発見は、神経機構が集団力学にどのように影響するかのより深い理解に寄与し、インテリジェントで自己組織化されたシステムの設計に影響を及ぼす。

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